Operacionalização de aprendizado de máquina (MLOps)

O que é operacionalização de aprendizado de máquina?

A operacionalização de aprendizado de máquina, também conhecida como MLOps, ajuda a fomentar uma cultura e prática que visa unificar o desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina e a operação de sistemas de aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina (ML) é a ciência de permitir que computadores funcionem sem serem programados para isso. Este ramo da inteligência artificial (IA) pode permitir que sistemas identifiquem padrões em dados, tomem decisões e prevejam resultados futuros. O aprendizado de máquina, por exemplo, pode ajudar empresas a determinar os produtos que seus clientes têm mais probabilidade de comprar e até mesmo o conteúdo online que eles têm mais probabilidade de consumir e apreciar. Com um grande ML vem uma grande quantidade de dados, inúmeros modelos que são testados em diferentes ambientes e projetos concomitantes em abundância. Assim, o MLOps como disciplina pode ser utilizado para ter uma noção das diferentes etapas e fases do ML, o que pode ajudar a criar e manter projetos de ML repetíveis e bem-sucedidos.

Como o MLOps é uma disciplina e não necessariamente uma referência a um tipo específico de software, existem diferentes ferramentas que podem auxiliar nesse processo, além de apenas software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina (MLOps). Por exemplo, plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina podem incluir diferentes graus dessas capacidades, e assim pode software de rotulagem de dados, que pode incluir a capacidade de monitorar e otimizar modelos.

Tipos de operacionalização de aprendizado de máquina

Embora algumas ferramentas forneçam plataformas de operacionalização de aprendizado de máquina de ponta a ponta, MLOps pode ser dividido em diferentes áreas de foco. Existem três grupos principais em que isso pode se enquadrar:

• Gerenciamento de dados: O aprendizado de máquina não é nada sem dados. O MLOps pode auxiliar no processo de gerenciamento de dados, desde a coleta de dados até a preparação e armazenamento de dados. Isso inclui tarefas importantes, como rastreamento da proveniência dos dados e detecção de viés nos dados.

• Modelagem: Bons dados alimentam e impulsionam bons modelos. No entanto, os modelos devem ser constantemente e continuamente atualizados e otimizados. O MLOps pode ajudar na construção de modelos, experimentação rápida com eles e fornecimento de recursos para rastrear a eficácia de um determinado modelo. Também pode ser um recurso útil para extração de características, dando aos cientistas de dados as ferramentas de que precisam para entender melhor seus dados e o que eles contêm.
• Operacionalização: Modelos como parte de um experimento são bons, mas modelos em produção são ótimos. O MLOps, como o nome sugere, traz a operacionalização para a mesa, fornecendo recursos para levar modelos de ambientes de teste para a produção. Também pode ser uma ótima maneira de rastrear seu desempenho nesses ambientes de produção e pode ajudar a determinar o melhor modelo para um determinado caso de uso.

Etapas principais no processo de operacionalização de aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma jornada, dos dados às previsões. Ao longo dessa jornada sinuosa, o MLOps pode ser uma ótima maneira de acompanhar o trabalho e otimizar as curvas e reviravoltas no caminho. Para que seja útil, deve estar incorporado na iniciativa mais ampla de dados e aprendizado de máquina de uma empresa. A seguir estão algumas das etapas principais envolvidas no processo de operacionalização de aprendizado de máquina:

• Versionamento dos dados de origem e seus atributos
• Construção e experimentação com modelos
• Implantação do modelo
• Detecção de problemas ou anomalias, como desvio de modelo ou desvio de dados

Benefícios do processo de operacionalização de aprendizado de máquina

A operacionalização de aprendizado de máquina apresenta várias vantagens distintas para as organizações como parte de sua estratégia de dados e desenvolvimento de modelos. Facilita para cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e outros praticantes de IA terem visibilidade completa sobre seus projetos e iniciativas de aprendizado de máquina. A seguir estão alguns dos benefícios da operacionalização de aprendizado de máquina:

• Experimentação e desenvolvimento de modelos mais rápidos: Para criar um modelo ideal, a experimentação é necessária. Tudo, desde o conjunto de dados até as características que se usaria, é negociável. No entanto, isso pode muitas vezes sair do controle com diferentes equipes ou até mesmo diferentes cientistas de dados trabalhando em paralelo sem ter acesso ou visibilidade sobre o trabalho de seus colegas. Com o MLOps, as equipes podem entender completamente de onde vêm seus dados, onde estão armazenados e como estão sendo usados. Com uma visão panorâmica, os membros da equipe e líderes podem entender completamente os projetos em que estão trabalhando e reproduzi-los mais facilmente.

• Melhor desenvolvimento e implantação de modelos: O MLOps pode incluir capacidades de armazenamento de características, que permitem que cientistas de dados gerenciem as características que foram extraídas de seus conjuntos de dados. Isso pode tornar o desenvolvimento de algoritmos mais gerenciável, pois os blocos de construção são claramente fornecidos e apresentados. Isso, por sua vez, pode ajudar na implantação de modelos. Quando há um processo bem definido para desenvolver modelos, as equipes podem entender melhor o que podem e devem implantar. Além disso, com o MLOps, os cientistas de dados obtêm ferramentas que os ajudam a manter e monitorar seus modelos, permitindo que os ajustem quando necessário e os substituam por outros de melhor desempenho.

• Escalabilidade: Se os dados estão dispersos, os modelos estão vagando livremente e ninguém sabe o que fazer a seguir, os projetos de aprendizado de máquina não terão sucesso. Se, no entanto, uma mentalidade de MLOps for adotada conforme descrito acima, a escalabilidade pode seguir o mesmo caminho, já que a documentação estará em vigor, os modelos serão devidamente catalogados e mais. Isso dará aos cientistas de dados as ferramentas para ter sucesso em levar os projetos atuais à conclusão e embarcar em novos.

Melhores práticas de operacionalização de aprendizado de máquina

O MLOps deve se tornar uma realidade, não apenas uma visão. Para que isso aconteça, é necessário o apoio da equipe de ciência de dados e além. A seguir estão algumas das melhores práticas de operacionalização de aprendizado de máquina:

• Treinamento: Garantir que as pessoas certas sejam treinadas para usar o software é fundamental. Isso pode incluir cientistas de dados e usuários de negócios que planejam se beneficiar dos algoritmos. Um treinamento adequado economizará tempo e dinheiro no futuro.

• Apoio: Além do treinamento, deve haver apoio e adoção da equipe para garantir que os usuários estejam realmente registrando os modelos, usando o armazenamento de características, etc. Isso facilitará para outros analisarem o trabalho e reproduzirem os resultados.
• Pensar de ponta a ponta: O MLOps cobre todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina. Pode ser prudente começar em uma área e lentamente se mover para outras.