Migliori Piattaforme MLOps

Cosa sono le Piattaforme MLOps?

Quali sono le Caratteristiche Comuni delle Piattaforme MLOps?

Quali sono i Vantaggi delle Piattaforme MLOps?

Chi Usa le Piattaforme MLOps?

I data scientist sono molto richiesti, ma c'è una carenza nel numero di professionisti qualificati disponibili. Il set di competenze è vario e vasto (ad esempio, c'è bisogno di comprendere una vasta gamma di algoritmi, matematica avanzata, competenze di programmazione e altro); pertanto, tali professionisti sono difficili da trovare e richiedono una compensazione elevata. Per affrontare questo problema, le piattaforme stanno sempre più includendo funzionalità che rendono più facile sviluppare soluzioni AI, come le capacità di drag-and-drop e algoritmi pre-costruiti.

Inoltre, per avviare progetti di data science, è fondamentale che l'azienda nel suo complesso supporti questi progetti. Le piattaforme più robuste forniscono risorse che danno agli utenti non tecnici la capacità di comprendere i modelli, i dati coinvolti e gli aspetti dell'azienda che sono stati impattati.

Ingegneri dei dati: Con capacità di integrazione dei dati robuste, gli ingegneri dei dati incaricati della progettazione, integrazione e gestione dei dati utilizzano queste piattaforme per collaborare con i data scientist e altri stakeholder all'interno dell'organizzazione.

Citizen data scientist: Soprattutto con l'aumento di funzionalità più user-friendly, i citizen data scientist che non sono professionalmente formati ma hanno sviluppato competenze sui dati si stanno sempre più rivolgendo a MLOps per portare l'AI nella loro organizzazione.

Data scientist professionisti: I data scientist esperti sfruttano queste piattaforme per scalare le operazioni di data science lungo il ciclo di vita, semplificando il processo di sperimentazione fino al deployment, accelerando l'esplorazione e la preparazione dei dati, nonché lo sviluppo e l'addestramento dei modelli.

Stakeholder aziendali: Gli stakeholder aziendali utilizzano questi strumenti per ottenere chiarezza sui modelli di machine learning e comprendere meglio come si collegano con l'azienda nel suo complesso e le sue operazioni.

Quali sono le Alternative alle Piattaforme MLOps?

Le alternative alle Piattaforme MLOps possono sostituire questo tipo di software, sia parzialmente che completamente:

Piattaforme di data science e machine learning: A seconda del caso d'uso, le aziende potrebbero considerare piattaforme di data science e machine learning. Questo software fornisce una piattaforma per lo sviluppo end-to-end completo di modelli di machine learning e può fornire funzionalità più robuste per l'operazionalizzazione di questi algoritmi.

Software di machine learning: Le Piattaforme MLOps sono ottime per il monitoraggio e la gestione su larga scala dei modelli, che si tratti di visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altro. Tuttavia, in alcuni casi, le aziende potrebbero desiderare una soluzione più facilmente disponibile pronta all'uso, che possano utilizzare in modo plug-and-play. In tal caso, possono considerare il software di machine learning, che richiederà meno tempo di configurazione e costi di sviluppo.

Molti diversi tipi di algoritmi di machine learning eseguono vari compiti e funzioni. Questi algoritmi possono consistere in algoritmi di machine learning più specifici, come l'apprendimento delle regole di associazione, le reti bayesiane, il clustering, l'apprendimento degli alberi decisionali, gli algoritmi genetici, i sistemi di classificazione dell'apprendimento e le macchine a vettori di supporto, tra gli altri. Questo aiuta le organizzazioni che cercano soluzioni puntuali.

Software Correlato alle Piattaforme MLOps

Soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme alle Piattaforme MLOps includono:

Software di preparazione dei dati: Il software di preparazione dei dati aiuta le aziende con la gestione dei loro dati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Sebbene le Piattaforme MLOps offrano funzionalità di preparazione dei dati, le aziende potrebbero optare per uno strumento di preparazione dedicato.

Software di data warehouse: La maggior parte delle aziende ha un gran numero di fonti di dati disparate, e per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano un data warehouse. I data warehouse ospitano dati provenienti da più database e applicazioni aziendali, consentendo agli strumenti di business intelligence e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository. 

Software di etichettatura dei dati: Per avviare l'apprendimento supervisionato, è fondamentale avere dati etichettati. Mettere in atto uno sforzo di etichettatura sistematico e sostenuto può essere facilitato dal software di etichettatura dei dati, che fornisce un set di strumenti per le aziende per trasformare dati non etichettati in dati etichettati e costruire algoritmi AI corrispondenti.

Software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP): L'NLP consente alle applicazioni di interagire con il linguaggio umano utilizzando un algoritmo di deep learning. Gli algoritmi NLP inseriscono il linguaggio e forniscono una varietà di output basati sul compito appreso. Gli algoritmi NLP forniscono riconoscimento vocale e generazione del linguaggio naturale (NLG), che converte i dati in un linguaggio umano comprensibile. Alcuni esempi di utilizzo dell'NLP includono chatbot, applicazioni di traduzione e strumenti di monitoraggio dei social media che scansionano le reti sociali per menzioni.

Sfide con le Piattaforme MLOps

Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide. 

Requisiti dei dati: Per la maggior parte degli algoritmi AI, è necessaria una grande quantità di dati per far sì che imparino ciò che è necessario. Gli utenti devono addestrare gli algoritmi di machine learning utilizzando tecniche come l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato per costruire un'applicazione veramente intelligente.

Carenza di competenze: C'è anche una carenza di persone che comprendono come costruire questi algoritmi e addestrarli per eseguire le azioni necessarie. L'utente comune non può semplicemente avviare un software AI e far sì che risolva tutti i suoi problemi.

Bias algoritmico: Sebbene la tecnologia sia efficiente, non è sempre efficace ed è segnata da vari tipi di bias nei dati di addestramento, come bias razziali o di genere. Ad esempio, poiché molti algoritmi di riconoscimento facciale sono addestrati su dataset con principalmente volti maschili bianchi, altri sono più propensi a essere identificati erroneamente dai sistemi.

Quali Aziende Dovrebbero Acquistare le Piattaforme MLOps?

L'implementazione dell'AI può avere un impatto positivo sulle aziende in una serie di settori diversi. Ecco alcuni esempi:

Servizi finanziari: L'uso dell'AI nei servizi finanziari è prolifico, con le banche che lo utilizzano per tutto, dallo sviluppo di algoritmi di punteggio di credito all'analisi dei documenti di guadagno per individuare tendenze. Con MLOps Plat, i team di data science possono costruire modelli con i dati aziendali e distribuirli sia alle applicazioni interne che esterne.

Sanità: Nel settore sanitario, le aziende possono utilizzare queste piattaforme per comprendere meglio le popolazioni di pazienti, come prevedere le visite in-patient e sviluppare sistemi che possono abbinare le persone a studi clinici rilevanti. Inoltre, poiché il processo di scoperta dei farmaci è particolarmente costoso e richiede molto tempo, le organizzazioni sanitarie stanno utilizzando la data science per accelerare il processo, utilizzando dati da studi precedenti, articoli di ricerca e altro.

Retail: Nel retail, soprattutto nell'e-commerce, la personalizzazione è fondamentale. I principali rivenditori stanno sfruttando queste piattaforme per fornire ai clienti esperienze altamente personalizzate basate su fattori come il comportamento precedente e la posizione. Con il machine learning in atto, queste aziende possono mostrare materiale altamente rilevante e catturare l'attenzione dei potenziali clienti.

Come Acquistare le Piattaforme MLOps

Raccolta dei Requisiti (RFI/RFP) per le Piattaforme MLOps

Se un'azienda sta iniziando e cerca di acquistare la sua prima piattaforma di data science e machine learning, o ovunque si trovi nel suo processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare l'opzione migliore.

Il primo passo nel processo di acquisto deve coinvolgere un'attenta analisi dei dati dell'azienda. Poiché una parte fondamentale del percorso di data science coinvolge l'ingegneria dei dati (cioè la raccolta e l'analisi dei dati), le aziende devono garantire che la qualità dei loro dati sia alta e che la piattaforma in questione possa gestire adeguatamente i loro dati, sia in termini di formato che di volume. Se l'azienda ha accumulato molti dati, deve cercare una soluzione che possa crescere con l'organizzazione. Gli utenti dovrebbero pensare ai punti dolenti e annotarli; questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare una checklist di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che avranno bisogno di utilizzare questo software, poiché questo determina il numero di licenze che probabilmente acquisteranno.

Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti dolenti può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di una checklist di criteri. La checklist serve come guida dettagliata che include sia funzionalità necessarie che desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro ancora.

A seconda dell'ambito del deployment, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di data science.

Confrontare le Piattaforme MLOps

Creare una lista lunga

Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto, dopo che tutte le demo sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore.

Creare una lista corta

Dalla lista lunga dei fornitori, è utile restringere la lista dei fornitori e arrivare a una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni.

Condurre demo

Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe fare una demo di ciascuna soluzione nella lista corta con lo stesso caso d'uso e dataset. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza.

Selezione delle Piattaforme MLOps

Scegliere un team di selezione

Prima di iniziare, creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti dolenti all'implementazione, è cruciale. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione con il giusto interesse, competenze e tempo per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre o cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, nonché un lead tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione del fornitore può essere più piccolo, con meno partecipanti che multitasking e assumono più responsabilità.

Negoziazione

Solo perché qualcosa è scritto sulla pagina dei prezzi di un'azienda non significa che sia fisso (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a offrire uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri.

Decisione finale

Dopo questa fase, e prima di andare fino in fondo, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno.

Quanto Costano le Piattaforme MLOps?

Come menzionato sopra, le Piattaforme MLOps sono disponibili sia come soluzioni on-premises che cloud. I prezzi tra le due potrebbero differire, con le prime che spesso comportano costi iniziali più elevati legati alla configurazione dell'infrastruttura. 

Come con qualsiasi software, queste piattaforme sono frequentemente disponibili in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime spesso non avranno tante funzionalità e potrebbero avere limiti sull'uso. I fornitori potrebbero avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo potrebbe includere un certo grado di supporto, che potrebbe essere illimitato o limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione.

Una volta configurate, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se distribuite nel cloud. Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarle a derivare insight dai loro dati e ottenere il massimo dal software.

Ritorno sull'Investimento (ROI)

Le aziende decidono di distribuire le Piattaforme MLOps per ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite dal software, è fondamentale comprendere i suoi costi. Come menzionato sopra, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, a volte a livelli a seconda della dimensione dell'azienda. Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro.

Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-deployment del software per comprendere meglio come i processi siano stati migliorati e quanto tempo sia stato risparmiato. Possono persino produrre un case study (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma.

Implementazione delle Piattaforme MLOps

Come vengono Implementate le Piattaforme MLOps?

L'implementazione differisce drasticamente a seconda della complessità e della scala dei dati. Nelle organizzazioni con grandi quantità di dati in fonti disparate (ad esempio, applicazioni, database, ecc.), è spesso saggio utilizzare una parte esterna, sia uno specialista di implementazione del fornitore che una consulenza di terze parti. Con una vasta esperienza alle spalle, possono aiutare le aziende a comprendere come connettere e consolidare le loro fonti di dati e come utilizzare il software in modo efficiente ed efficace.

Chi è Responsabile dell'Implementazione delle Piattaforme MLOps?

Potrebbe richiedere molte persone, o molti team, per distribuire correttamente una piattaforma di data science, inclusi ingegneri dei dati, data scientist e ingegneri del software. Questo perché, come menzionato, i dati possono attraversare team e funzioni. Di conseguenza, è raro che una persona o anche un team abbia una comprensione completa di tutti gli asset di dati di un'azienda. Con un team cross-funzionale in atto, un'azienda può iniziare a mettere insieme i propri dati e iniziare il viaggio della data science, a partire dalla corretta preparazione e gestione dei dati.

Come si Presenta il Processo di Implementazione per le Piattaforme MLOps?

In termini di implementazione, è tipico che il deployment della piattaforma inizi in modo limitato e successivamente si espanda in modo più ampio. Ad esempio, un marchio retail potrebbe decidere di testare A/B l'uso di un algoritmo di personalizzazione per un numero limitato di visitatori del loro sito per comprendere meglio come sta performando. Se il deployment ha successo, il team di data science può presentare i loro risultati al team di leadership (che potrebbe essere il CTO, a seconda della struttura dell'azienda).

Se il deployment non ha avuto successo, il team potrebbe tornare al tavolo da disegno, cercando di capire cosa è andato storto. Questo comporterà l'esame dei dati di addestramento, così come degli algoritmi utilizzati. Se provano di nuovo, ma nulla sembra avere successo (cioè, il risultato è errato o non c'è miglioramento nelle previsioni), l'azienda potrebbe dover tornare alle basi e rivedere i propri dati nel complesso.

Quando Dovresti Implementare le Piattaforme MLOps?

Come menzionato in precedenza, l'ingegneria dei dati, che coinvolge la preparazione e la raccolta dei dati, è una caratteristica fondamentale dei progetti di data science. Pertanto, le aziende devono dare priorità alla messa in ordine dei propri dati, assicurandosi che non ci siano record duplicati o campi disallineati. Sebbene questo possa sembrare basilare, non lo è affatto. Dati errati come input si tradurranno in dati errati come output. 

Tendenze delle Piattaforme MLOps

AutoML

AutoML aiuta ad automatizzare molti compiti necessari per sviluppare applicazioni AI e di machine learning. Gli usi includono la preparazione automatica dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche automatizzata, la fornitura di spiegabilità per i modelli e altro ancora.

AI incorporata

Le funzionalità di machine e deep learning stanno diventando sempre più incorporate in quasi tutti i tipi di software, indipendentemente dal fatto che l'utente ne sia consapevole o meno. Utilizzare l'AI incorporata all'interno di software come CRM, automazione del marketing e soluzioni di analisi consente agli utenti di semplificare i processi, automatizzare determinati compiti e ottenere un vantaggio competitivo con capacità predittive. L'AI incorporata potrebbe gradualmente prendere piede nei prossimi anni e potrebbe farlo nel modo in cui il deployment cloud e le capacità mobili hanno fatto nell'ultimo decennio circa. Alla fine, i fornitori potrebbero non dover evidenziare i benefici del loro prodotto dal machine learning poiché potrebbe essere semplicemente assunto e atteso.

Machine Learning come servizio (MLaaS)

L'ambiente software si è spostato verso una struttura più granulare, a microservizi, in particolare per le esigenze delle operazioni di sviluppo. Inoltre, il boom dei servizi di infrastruttura cloud pubblica ha permesso alle grandi aziende di offrire servizi di sviluppo e infrastruttura ad altre aziende con un modello pay-as-you-use. Il software AI non è diverso, poiché le stesse aziende offrono MLaaS ad altre aziende.

Gli sviluppatori sfruttano facilmente questi algoritmi e soluzioni pre-costruiti fornendo loro i propri dati per ottenere insight. Utilizzare sistemi costruiti da aziende enterprise aiuta le piccole imprese a risparmiare tempo, risorse e denaro eliminando la necessità di assumere sviluppatori di machine learning qualificati. MLaaS crescerà ulteriormente man mano che le aziende continueranno a fare affidamento su questi microservizi e man mano che la necessità di AI aumenta.

Spiegabilità

Quando si tratta di algoritmi di machine learning, specialmente il deep learning, può essere particolarmente difficile spiegare come siano arrivati a determinate conclusioni. L'AI spiegabile, nota anche come XAI, è il processo mediante il quale il processo decisionale degli algoritmi viene reso trasparente e comprensibile agli esseri umani. La trasparenza è il principio più prevalente nella letteratura attuale sull'etica dell'AI, e quindi la spiegabilità, un sottoinsieme della trasparenza, diventa cruciale. Le Piattaforme MLOps stanno sempre più includendo strumenti per la spiegabilità, aiutando gli utenti a costruire la spiegabilità nei loro modelli e a soddisfare i requisiti di spiegabilità dei dati nella legislazione come la legge sulla privacy dell'Unione Europea, il GDPR.