El propósito de desarrollar un modelo de aprendizaje automático es resolver un problema y cualquier modelo de aprendizaje automático simplemente puede hacer esto cuando está en producción y es utilizado activamente por sus clientes. Por lo tanto, la implementación de modelos es un aspecto importante involucrado en la construcción de modelos.
Existen varios enfoques para configurar modelos en producciones, con diferentes ventajas, según el caso de uso particular. La mayoría de los científicos de datos creen que la implementación del modelo es una tarea de ingeniería de software y debe ser administrada por ingenieros de software, ya que todas las habilidades requeridas están más firmemente alineadas con su trabajo diario.
Herramientas como Kubeflow, TFX, etc. pueden explicar el proceso completo de implementación del modelo, y los científicos de datos deberían aprenderlos y usarlos instantáneamente. El uso de herramientas como Dataflow permite a los científicos de datos trabajar mucho más de cerca con los equipos de ingeniería, ya que es posible configurar entornos de ensayo en los que se pueden probar partes de una canalización de datos antes de la implementación.
¿Qué es la implementación del modelo?
La implementación se define como un proceso mediante el cual se integra un modelo de aprendizaje automático en un entorno de producción existente para obtener decisiones comerciales efectivas basadas en datos. Es uno de los últimos pasos del ciclo de vida del aprendizaje automático.
La creación de un modelo no suele ser el final del proyecto. Dependiendo de los requisitos, esta fase de implementación puede ser tan fácil como crear un informe o tan complicada como implementar cualquier proceso de ciencia de datos repetible.
Considere un ejemplo de una tarjeta de crédito, una compañía de tarjetas de crédito puede requerir el uso de un modelo capacitado o un conjunto de modelos (por ejemplo, metaaprendizaje, redes neuronales) para reconocer instantáneamente las transacciones, teniendo una alta probabilidad de ser falsas y fraudulentas.
Pero incluso si el analista no lleva a cabo el trabajo de implementación, el consumidor debe comprender de antemano qué acciones serán necesarias para hacer uso de estos modelos diseñados.
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Pasos esenciales en la implementación del modelo:
A continuación, se muestran algunos pasos e ideas básicos para una ruta de implementación que debe seguir para preparar su modelo para la implementación. Debes tener en cuenta estos pasos, a medida que su modelo se transforma de la investigación y el desarrollo a la producción.
Paso 1) Prepare y configure su canalización de datos
Ahora, antes de llegar a la etapa de implementación del modelo predictivo, debe asegurarse de que sus canalizaciones de datos estén estructurado eficientemente y somos capaces de proporcionarle datos relevantes y de alta calidad.
El punto más importante aquí es que lo que sucede cuando se cambia del paso de prueba de concepto (POC), donde generalmente usa una muestra de datos comparativamente pequeña, al paso de producción, donde se extraen grandes cantidades de datos de una gran cantidad de datos. variedad de conjuntos de datos.
Es esencial descubrir cómo escalará sus canalizaciones de datos y sus modelos una vez implementados.
Paso 2) Acceda a los datos externos apropiados
Cuando esté desarrollando un modelo predictivo para la producción, debe asegurarse de que está operando con los mejores datos posibles, de las fuentes más apropiadas, desde el principio hasta el momento de su lanzamiento. Si ya está viejo y estropeado, existe la posibilidad de que sus modelos cuidadosamente elaborados no sean de mucha utilidad.
Ahora, otro componente de este desafío es obtener datos históricos adecuados para obtener una imagen completa. Algunas empresas recopilan todos los datos que necesitan desde dentro. Para obtener un contexto y una perspectiva completos, debe comenzar a incluir fuentes de datos externas.
Los ejemplos de conjuntos de datos externos incorporan datos geoespaciales, datos de la empresa, datos de personas como actividad de gasto o comportamiento de Internet, incluidos datos basados en el tiempo, que cubren todo, desde patrones climáticos hasta tendencias económicas.
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Paso 3) Cree potentes herramientas de automatización de pruebas y capacitación
Las pruebas y la capacitación rigurosas e inflexibles son muy cruciales antes de pasar a la etapa de implementación del modelo predictivo, pero este puede ser un proceso que requiere tiempo. Por lo tanto, para evitar la ralentización, debe automatizar todo lo que pueda.
Esto no indica solo trabajar en algunos trucos o herramientas para ahorrar tiempo. Pero su objetivo debe ser producir modelos que eventualmente puedan funcionar sin ningún esfuerzo o acción requerida por su parte.
Con la mejor tecnología, puede automatizar todo, desde la recopilación de datos y la ingeniería de funciones hasta la capacitación y el crecimiento de sus modelos. Esto también le ayuda a hacer sus modelos completamente escalables sin multiplicar su carga de trabajo.
Paso 4) Planificar y diseñar protocolos sólidos de supervisión, auditoría y reentrenamiento.
Antes de implementar y usar su modelo predictivo, debe comprender si realmente está brindando el tipo de resultados que estaba buscando. Debe verificar que estos resultados sean precisos y también que los datos que está cargando en el modelo mantendrán estos modelos consistentes y relevantes a lo largo del tiempo. Además, los datos antiguos débiles pueden crear una desviación del modelo, lo que lleva a resultados inexactos.
Esto implica que debe crear procesos de capacitación y canalizaciones que atraigan nuevos datos, monitoreen sus fuentes de datos internas y le informen qué funciones aún le brindan información importante.
Nunca debe volverse complaciente con esto, o sus modelos pueden estar influyendo en su negocio en direcciones inútiles. Es esencial mantener los procesos en posición para monitorear sus resultados, asegurando que no solo está ingresando más y más tipos de datos incorrectos dentro de su modelo predictivo.
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Palabras finales: simplificar el proceso
Los modelos generalmente se entrenan con datos y la capacidad de predicción está vinculada a la calidad de los datos. A medida que pasa el tiempo y el entorno cambia en todo el modelo, su precisión comienza a disminuir de manera concluyente.
Este evento se llama "deriva, ”Y se puede controlar e incluso utilizar como disparador para volver a entrenar al modelo. Los datos también deben monitorearse y compararse con los datos del pasado.
¿Conocer y comprender las propiedades analíticas de los datos cambiados? Además, si hay valores atípicos diferentes o agregados que antes?
Por lo tanto, la clave es automatizar y agilizar el proceso siempre que pueda, disminuyendo el tiempo de implementación y asegurándose de utilizar constantemente los datos más recientes, relevantes y de calidad.
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