Operazionalizzazione dell'apprendimento automatico (MLOps)

Che cos'è l'operazionalizzazione del machine learning?

L'operazionalizzazione del machine learning, nota anche come MLOps, aiuta a promuovere una cultura e una pratica che mirano a unificare lo sviluppo dei sistemi di machine learning e l'operazione dei sistemi di machine learning. 

Il machine learning (ML) è la scienza che consente ai computer di funzionare senza essere programmati per farlo. Questo ramo dell'intelligenza artificiale (AI) può consentire ai sistemi di identificare modelli nei dati, prendere decisioni e prevedere risultati futuri. Il machine learning, ad esempio, può aiutare le aziende a determinare i prodotti che i loro clienti sono più propensi ad acquistare e persino i contenuti online che sono più propensi a consumare e apprezzare. Con un grande ML arriva una grande quantità di dati, molteplici modelli che vengono provati e testati in diversi ambienti e progetti concomitanti in abbondanza. Pertanto, l'MLOps come disciplina può essere utilizzata per avere un'idea delle diverse fasi e fasi del ML, che possono aiutare a creare e mantenere progetti ML ripetibili e di successo. 

Poiché l'MLOps è una disciplina e non necessariamente un riferimento a un particolare tipo di software, ci sono diversi strumenti che possono assistere in questo processo, oltre al solo software di operazionalizzazione dell'AI e del machine learning (MLOps). Ad esempio, le piattaforme di data science e machine learning possono includere vari gradi di queste capacità, e così può fare il software di etichettatura dei dati, che può includere la capacità di monitorare e ottimizzare i modelli.

Tipi di operazionalizzazione del machine learning

Sebbene alcuni strumenti forniscano piattaforme di operazionalizzazione del machine learning end-to-end, MLOps può essere diviso in diverse aree di interesse. Ci sono tre gruppi principali in cui possono rientrare:

• Gestione dei dati: Il machine learning è nulla senza dati. L'MLOps può assistere nel processo di gestione dei dati, dalla raccolta dei dati alla preparazione e archiviazione dei dati. Questo include compiti importanti come il tracciamento della provenienza dei dati e il rilevamento dei bias nei dati.

• Modellazione: Buoni dati alimentano e nutrono buoni modelli. Tuttavia, i modelli devono essere costantemente e continuamente aggiornati e ottimizzati. L'MLOps può aiutare nella costruzione dei modelli, sperimentando rapidamente con essi e fornendo risorse per tracciare l'efficacia di un dato modello. Può anche essere una risorsa utile per l'estrazione delle caratteristiche, dando ai data scientist gli strumenti di cui hanno bisogno per comprendere meglio i loro dati e ciò che contengono. 
• Operazionalizzazione: I modelli come parte di un esperimento sono buoni, ma i modelli in produzione sono ottimi. L'MLOps, come suggerisce il nome, porta l'operazionalizzazione sul tavolo, fornendo risorse per portare i modelli dagli ambienti di test in produzione. Può anche essere un ottimo modo per tracciare le loro prestazioni in questi ambienti di produzione e può aiutare a determinare il miglior modello per un dato caso d'uso.

Passaggi chiave nel processo di operazionalizzazione del machine learning

Il machine learning è un viaggio, dai dati alle previsioni. Lungo quel viaggio tortuoso, l'MLOps può essere un ottimo modo per tenere traccia del lavoro e ottimizzare le curve e le svolte nel percorso. Per essere utile, deve essere integrato nell'iniziativa più ampia di dati e machine learning di un'azienda. Di seguito sono riportati alcuni dei passaggi chiave coinvolti nel processo di operazionalizzazione del machine learning:

• Versionamento dei dati sorgente e dei loro attributi
• Costruzione e sperimentazione con i modelli
• Distribuzione del modello
• Rilevamento di problemi o anomalie come il drift del modello o il drift dei dati

Vantaggi del processo di operazionalizzazione del machine learning

L'operazionalizzazione del machine learning presenta diversi vantaggi distinti per le organizzazioni come parte della loro strategia di dati e sviluppo dei modelli. Rende più facile per i data scientist, gli ingegneri del machine learning e altri professionisti dell'AI avere una visibilità completa sui loro progetti e iniziative di machine learning. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi dell'operazionalizzazione del machine learning:

• Sperimentazione e sviluppo dei modelli più rapidi: Per avviare un modello ottimale, è necessaria la sperimentazione. Tutto, dal dataset alle caratteristiche che si utilizzerebbero, è negoziabile. Tuttavia, questo può spesso sfuggire di mano con diversi team o persino diversi data scientist che lavorano in parallelo senza avere accesso o visibilità sul lavoro dei loro colleghi. Con l'MLOps, i team possono comprendere appieno da dove provengono i loro dati, dove sono archiviati e come vengono utilizzati. Con una visione d'insieme, i membri del team e i leader possono comprendere a fondo i progetti su cui stanno lavorando e riprodurli più facilmente.

• Migliore sviluppo e distribuzione dei modelli: L'MLOps può includere capacità di feature store, che consentono ai data scientist di gestire le caratteristiche che sono state estratte dai loro dataset. Questo può rendere lo sviluppo degli algoritmi più gestibile, poiché i blocchi di costruzione sono chiaramente forniti e presentati. Questo, a sua volta, può aiutare con la distribuzione dei modelli. Quando c'è un processo ben definito per lo sviluppo dei modelli, i team possono comprendere meglio cosa possono e dovrebbero distribuire. Inoltre, con l'MLOps, i data scientist ottengono strumenti che li aiutano a mantenere e monitorare i loro modelli, permettendo loro di modificarli quando necessario e sostituirli con quelli che performano meglio.

• Scalabilità: Se i dati sono sparsi, i modelli vagano liberi e nessuno sa cosa fare dopo, i progetti di machine learning non avranno successo. Se, tuttavia, viene adottata una mentalità MLOps come delineato sopra, la scalabilità può seguire poiché la documentazione sarà in atto, i modelli saranno correttamente catalogati e altro ancora. Questo darà ai data scientist gli strumenti per avere successo nel portare a termine i progetti attuali e intraprendere nuovi.

Le migliori pratiche di operazionalizzazione del machine learning

L'MLOps deve diventare una realtà, non solo una visione. Perché ciò accada, deve esserci un consenso da parte del team di data science e oltre. Di seguito sono riportate alcune delle migliori pratiche di operazionalizzazione del machine learning:

• Formazione: Assicurarsi che le persone giuste siano formate per utilizzare il software è fondamentale. Questo potrebbe includere data scientist e utenti aziendali che intendono beneficiare degli algoritmi. Una formazione adeguata farà risparmiare tempo e denaro in futuro.

• Consenso: Oltre alla formazione, deve esserci consenso e adozione da parte del team per garantire che gli utenti stiano effettivamente registrando i modelli, utilizzando il feature store, ecc. Questo renderà più facile per gli altri esaminare il lavoro e riprodurre i risultati.
• Pensare end-to-end: L'MLOps copre l'intero ciclo di vita del machine learning. Potrebbe essere prudente iniziare in un'area e spostarsi lentamente in altre.