Opérationnalisation de l'apprentissage automatique (MLOps)

Qu'est-ce que l'opérationnalisation de l'apprentissage automatique ?

L'opérationnalisation de l'apprentissage automatique, également connue sous le nom de MLOps, aide à favoriser une culture et une pratique qui visent à unifier le développement des systèmes d'apprentissage automatique et l'exploitation des systèmes d'apprentissage automatique. 

L'apprentissage automatique (ML) est la science qui permet aux ordinateurs de fonctionner sans être programmés pour le faire. Cette branche de l'intelligence artificielle (IA) peut permettre aux systèmes d'identifier des motifs dans les données, de prendre des décisions et de prédire des résultats futurs. L'apprentissage automatique, par exemple, peut aider les entreprises à déterminer les produits que leurs clients sont les plus susceptibles d'acheter et même le contenu en ligne qu'ils sont les plus susceptibles de consommer et d'apprécier. Avec un grand ML vient une grande quantité de données, de nombreux modèles qui sont essayés et testés dans différents environnements, et des projets concomitants en abondance. En tant que tel, le MLOps en tant que discipline peut être utilisé pour avoir une idée des différentes étapes et phases du ML, ce qui peut aider à créer et maintenir des projets ML répétables et réussis. 

Comme le MLOps est une discipline et non nécessairement une référence à un type de logiciel particulier, il existe différents outils qui peuvent aider dans ce processus, en plus du simple logiciel d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique (MLOps). Par exemple, les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique peuvent inclure divers degrés de ces capacités, tout comme le logiciel d'étiquetage de données, qui peut inclure la capacité de surveiller et d'optimiser les modèles.

Types d'opérationnalisation de l'apprentissage automatique

Bien que certains outils fournissent des plateformes d'opérationnalisation de l'apprentissage automatique de bout en bout, MLOps peut être divisé en différents domaines de concentration. Il existe trois principaux groupes dans lesquels ceux-ci peuvent être classés :

• Gestion des données : L'apprentissage automatique n'est rien sans données. Le MLOps peut aider dans le processus de gestion des données, de la collecte des données à la préparation et au stockage des données. Cela inclut des tâches importantes telles que le suivi de la provenance des données et la détection des biais de données.

• Modélisation : De bonnes données alimentent et nourrissent de bons modèles. Cependant, les modèles doivent être constamment et continuellement mis à jour et optimisés. Le MLOps peut aider à construire des modèles, à expérimenter rapidement avec eux et à fournir des ressources pour suivre l'efficacité d'un modèle donné. Il peut également être une ressource utile pour l'extraction de caractéristiques, donnant aux data scientists les outils dont ils ont besoin pour mieux comprendre leurs données et ce qu'elles contiennent. 
• Opérationnalisation : Les modèles en tant que partie d'une expérience sont bons, mais les modèles en production sont excellents. Le MLOps, comme son nom l'indique, apporte l'opérationnalisation à la table, fournissant des ressources pour amener les modèles des environnements de test en production. Il peut également être un excellent moyen de suivre leur performance dans ces environnements de production et peut aider à déterminer le meilleur modèle pour un cas d'utilisation donné.

Étapes clés du processus d'opérationnalisation de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un voyage, des données aux prédictions. Tout au long de ce voyage sinueux, le MLOps peut être un excellent moyen de suivre le travail et d'optimiser les virages et les détours sur la route. Pour qu'il soit utile, il doit être intégré dans l'initiative plus large de données et d'apprentissage automatique d'une entreprise. Voici quelques-unes des étapes clés impliquées dans le processus d'opérationnalisation de l'apprentissage automatique :

• Versionner les données sources et leurs attributs
• Construire et expérimenter avec des modèles
• Déployer le modèle
• Détecter les problèmes ou anomalies tels que la dérive du modèle ou la dérive des données

Avantages du processus d'opérationnalisation de l'apprentissage automatique

L'opérationnalisation de l'apprentissage automatique présente plusieurs avantages distincts pour les organisations dans le cadre de leur stratégie de données et de développement de modèles. Elle facilite la tâche des data scientists, des ingénieurs en apprentissage automatique et d'autres praticiens de l'IA pour avoir une visibilité complète sur leurs projets et initiatives d'apprentissage automatique. Voici quelques-uns des avantages de l'opérationnalisation de l'apprentissage automatique :

• Expérimentation et développement de modèles plus rapides : Pour créer un modèle optimal, l'expérimentation est nécessaire. Tout, du jeu de données aux caractéristiques que l'on utiliserait, est négociable. Cependant, cela peut souvent devenir incontrôlable avec différentes équipes ou même différents data scientists travaillant en parallèle sans avoir accès ou visibilité sur le travail de leurs collègues. Avec le MLOps, les équipes peuvent comprendre pleinement d'où viennent leurs données, où elles sont stockées et comment elles sont utilisées. Avec une vue d'ensemble, les membres de l'équipe et les dirigeants peuvent comprendre en profondeur les projets sur lesquels ils travaillent et les reproduire plus facilement.

• Meilleur développement et déploiement des modèles : Le MLOps peut inclure des capacités de magasin de caractéristiques, qui permettent aux data scientists de gérer les caractéristiques qui ont été extraites de leurs jeux de données. Cela peut rendre le développement d'algorithmes plus gérable, car les éléments constitutifs sont clairement fournis et présentés. Cela, à son tour, peut aider au déploiement des modèles. Lorsqu'il existe un processus bien défini pour développer des modèles, les équipes peuvent mieux comprendre ce qu'elles peuvent et doivent déployer. De plus, avec le MLOps, les data scientists obtiennent des outils qui les aident à maintenir et à surveiller leurs modèles, leur permettant de les ajuster si nécessaire et de les remplacer par des modèles plus performants.

• Évolutivité : Si les données sont dispersées, les modèles errent librement, et personne ne sait quoi faire ensuite, les projets d'apprentissage automatique ne réussiront pas. Si, cependant, une mentalité MLOps est adoptée comme décrit ci-dessus, l'évolutivité peut suivre, car la documentation sera en place, les modèles seront correctement catalogués, et plus encore. Cela donnera aux data scientists les outils pour réussir à mener à bien les projets en cours et à se lancer dans de nouveaux.

Meilleures pratiques d'opérationnalisation de l'apprentissage automatique

Le MLOps doit devenir une réalité, pas seulement une vision. Pour que cela se produise, il doit y avoir une adhésion de l'équipe de science des données et au-delà. Voici quelques-unes des meilleures pratiques d'opérationnalisation de l'apprentissage automatique :

• Formation : S'assurer que les bonnes personnes sont formées à l'utilisation du logiciel est primordial. Cela peut inclure les data scientists et les utilisateurs professionnels qui prévoient de bénéficier des algorithmes. Une formation adéquate permettra d'économiser du temps et de l'argent à l'avenir.

• Adhésion : En plus de la formation, il doit y avoir une adhésion et une adoption de l'équipe pour s'assurer que les utilisateurs enregistrent effectivement les modèles, utilisent le magasin de caractéristiques, etc. Cela facilitera la tâche des autres pour examiner le travail et reproduire les résultats.
• Penser de bout en bout : Le MLOps couvre l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Il pourrait être prudent de commencer dans un domaine et de passer lentement à d'autres.