Operationalisierung des maschinellen Lernens (MLOps)

Was ist die Operationalisierung von maschinellem Lernen?

Die Operationalisierung von maschinellem Lernen, auch bekannt als MLOps, fördert eine Kultur und Praxis, die darauf abzielt, die Entwicklung von Systemen des maschinellen Lernens und deren Betrieb zu vereinheitlichen. 

Maschinelles Lernen (ML) ist die Wissenschaft, Computer ohne explizite Programmierung funktionsfähig zu machen. Dieser Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) ermöglicht es Systemen, Muster in Daten zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Maschinelles Lernen kann Unternehmen beispielsweise dabei helfen, die Produkte zu bestimmen, die ihre Kunden am wahrscheinlichsten kaufen werden, und sogar die Online-Inhalte, die sie am wahrscheinlichsten konsumieren und genießen werden. Mit großem ML kommt eine große Menge an Daten, zahlreiche Modelle, die in verschiedenen Umgebungen getestet werden, und eine Vielzahl von Projekten. Als Disziplin kann MLOps genutzt werden, um die verschiedenen Phasen und Stufen des ML zu verstehen, was dabei helfen kann, wiederholbare und erfolgreiche ML-Projekte zu erstellen und zu pflegen. 

Da MLOps eine Disziplin und nicht unbedingt ein Verweis auf eine bestimmte Softwareart ist, gibt es verschiedene Werkzeuge, die diesen Prozess unterstützen können, neben nur AI & maschinelles Lernen Operationalisierungssoftware. Zum Beispiel können Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen unterschiedliche Grade dieser Fähigkeiten beinhalten, ebenso wie Datenkennzeichnungssoftware, die die Fähigkeit zur Überwachung und Optimierung von Modellen beinhalten kann.

Arten der Operationalisierung von maschinellem Lernen

Obwohl einige Werkzeuge End-to-End-Plattformen zur Operationalisierung von maschinellem Lernen bieten, kann MLOps in verschiedene Fokusbereiche unterteilt werden. Es gibt drei Hauptgruppen, in die diese fallen können:

• Datenmanagement: Maschinelles Lernen ist ohne Daten nichts. MLOps kann im Datenmanagementprozess helfen, von der Datenerfassung bis zur Datenaufbereitung und -speicherung. Dazu gehören wichtige Aufgaben wie die Verfolgung der Datenherkunft und die Erkennung von Datenverzerrungen.

• Modellierung: Gute Daten speisen und befeuern gute Modelle. Modelle müssen jedoch ständig aktualisiert und optimiert werden. MLOps kann beim Aufbau von Modellen, beim schnellen Experimentieren mit ihnen und bei der Bereitstellung von Ressourcen zur Verfolgung der Wirksamkeit eines bestimmten Modells helfen. Es kann auch eine hilfreiche Ressource für die Merkmalsextraktion sein, indem es Datenwissenschaftlern die Werkzeuge gibt, die sie benötigen, um ihre Daten besser zu verstehen und was sie enthalten. 
• Operationalisierung: Modelle als Teil eines Experiments sind gut, aber Modelle in der Produktion sind großartig. MLOps bringt, wie der Name schon sagt, die Operationalisierung ins Spiel und bietet Ressourcen, um Modelle aus Testumgebungen in die Produktion zu bringen. Es kann auch eine großartige Möglichkeit sein, ihre Leistung in diesen Produktionsumgebungen zu verfolgen und das beste Modell für einen bestimmten Anwendungsfall zu bestimmen.

Schlüsselschritte im Prozess der Operationalisierung von maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Reise, von Daten zu Vorhersagen. Auf dieser kurvenreichen Reise kann MLOps eine großartige Möglichkeit sein, die Arbeit im Auge zu behalten und die Wendungen auf der Straße zu optimieren. Damit es nützlich ist, muss es in die breitere Daten- und maschinelles Lernen-Initiative eines Unternehmens eingebettet sein. Die folgenden sind einige der Schlüsselschritte im Prozess der Operationalisierung von maschinellem Lernen:

• Versionierung der Quelldaten und ihrer Attribute
• Aufbau und Experimentieren mit Modellen
• Bereitstellung des Modells
• Erkennung von Problemen oder Anomalien wie Modell- oder Datenverschiebung

Vorteile des Prozesses der Operationalisierung von maschinellem Lernen

Die Operationalisierung von maschinellem Lernen bietet Organisationen im Rahmen ihrer Datenstrategie und Modellentwicklung mehrere deutliche Vorteile. Sie erleichtert es Datenwissenschaftlern, Ingenieuren für maschinelles Lernen und anderen KI-Praktikern, vollständige Transparenz über ihre Projekte und Initiativen im Bereich maschinelles Lernen zu haben. Die folgenden sind einige der Vorteile der Operationalisierung von maschinellem Lernen:

• Schnellere Experimente und Modellentwicklung: Um ein optimales Modell zu erstellen, sind Experimente notwendig. Alles, von den Datensätzen bis zu den Merkmalen, die man verwenden würde, ist verhandelbar. Dies kann jedoch oft außer Kontrolle geraten, wenn verschiedene Teams oder sogar verschiedene Datenwissenschaftler parallel arbeiten, ohne Zugang oder Einblick in die Arbeit ihrer Kollegen zu haben. Mit MLOps können Teams vollständig verstehen, woher ihre Daten kommen, wo sie gespeichert sind und wie sie verwendet werden. Mit einem Überblick können Teammitglieder und Führungskräfte die Projekte, an denen sie arbeiten, gründlich verstehen und sie leichter reproduzieren.

• Bessere Entwicklung und Bereitstellung von Modellen: MLOps kann Funktionen zur Verwaltung von Merkmalen beinhalten, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, die aus ihren Datensätzen extrahierten Merkmale zu verwalten. Dies kann die Entwicklung von Algorithmen überschaubarer machen, da die Bausteine klar bereitgestellt und präsentiert werden. Dies wiederum kann bei der Bereitstellung von Modellen helfen. Wenn es einen gut definierten Prozess für die Entwicklung von Modellen gibt, können Teams besser verstehen, was sie bereitstellen können und sollten. Darüber hinaus erhalten Datenwissenschaftler mit MLOps Werkzeuge, die ihnen helfen, ihre Modelle zu pflegen und zu überwachen, sodass sie sie bei Bedarf anpassen und gegen besser funktionierende austauschen können.

• Skalierbarkeit: Wenn Daten verstreut sind, Modelle frei herumlaufen und niemand weiß, was als nächstes zu tun ist, werden Projekte im Bereich maschinelles Lernen nicht erfolgreich sein. Wenn jedoch eine MLOps-Mentalität wie oben beschrieben angenommen wird, kann die Skalierbarkeit folgen, da die Dokumentation vorhanden sein wird, Modelle ordnungsgemäß katalogisiert werden und mehr. Dies wird Datenwissenschaftlern die Werkzeuge geben, um aktuelle Projekte erfolgreich abzuschließen und neue zu starten.

Beste Praktiken der Operationalisierung von maschinellem Lernen

MLOps muss Realität werden, nicht nur eine Vision. Damit dies geschieht, muss es Unterstützung vom Datenwissenschaftsteam und darüber hinaus geben. Die folgenden sind einige der besten Praktiken der Operationalisierung von maschinellem Lernen:

• Schulung: Sicherzustellen, dass die richtigen Personen geschult sind, um die Software zu nutzen, ist von größter Bedeutung. Dies könnte Datenwissenschaftler und Geschäftsanwender einschließen, die von den Algorithmen profitieren möchten. Eine ordnungsgemäße Schulung wird in Zukunft Zeit und Geld sparen.

• Unterstützung: Neben der Schulung muss es Unterstützung und Akzeptanz vom Team geben, um sicherzustellen, dass die Benutzer die Modelle tatsächlich registrieren, den Merkmalspeicher nutzen usw. Dies wird es anderen erleichtern, die Arbeit einzusehen und die Ergebnisse zu reproduzieren.
• End-to-End-Denken: MLOps deckt den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens ab. Es könnte ratsam sein, in einem Bereich zu beginnen und sich langsam in andere zu bewegen.