Operacionalización del aprendizaje automático (MLOps)

¿Qué es la operacionalización del aprendizaje automático?

La operacionalización del aprendizaje automático, también conocida como MLOps, ayuda a fomentar una cultura y práctica que busca unificar el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático y la operación de sistemas de aprendizaje automático.

El aprendizaje automático (ML) es la ciencia de permitir que las computadoras funcionen sin ser programadas para hacerlo. Esta rama de la inteligencia artificial (IA) puede permitir que los sistemas identifiquen patrones en los datos, tomen decisiones y predigan resultados futuros. El aprendizaje automático, por ejemplo, puede ayudar a las empresas a determinar los productos que sus clientes tienen más probabilidades de comprar e incluso el contenido en línea que es más probable que consuman y disfruten. Con un gran ML viene una gran cantidad de datos, múltiples modelos que se prueban en diferentes entornos y proyectos concomitantes en abundancia. Como tal, MLOps como disciplina puede ser utilizado para obtener una idea de las diferentes etapas y fases del ML, lo que puede ayudar a crear y mantener proyectos de ML repetibles y exitosos.

Como MLOps es una disciplina y no necesariamente una referencia a un tipo particular de software, hay diferentes herramientas que pueden ayudar en este proceso, además de solo software de operacionalización de IA y aprendizaje automático (MLOps). Por ejemplo, plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático pueden incluir diferentes grados de estas capacidades, y también puede hacerlo software de etiquetado de datos, que puede incluir la capacidad de monitorear y optimizar modelos.

Tipos de operacionalización del aprendizaje automático

Aunque algunas herramientas proporcionan plataformas de operacionalización de aprendizaje automático de extremo a extremo, MLOps puede dividirse en diferentes áreas de enfoque. Hay tres grupos principales en los que pueden caer:

• Gestión de datos: El aprendizaje automático no es nada sin datos. MLOps puede ayudar en el proceso de gestión de datos, desde la recolección de datos hasta la preparación y almacenamiento de datos. Esto incluye tareas importantes como el seguimiento de la procedencia de los datos y la detección de sesgos en los datos.

• Modelado: Los buenos datos alimentan y nutren buenos modelos. Sin embargo, los modelos deben ser actualizados y optimizados constantemente. MLOps puede ayudar con la construcción de modelos, experimentando con ellos rápidamente y proporcionando recursos para rastrear la eficacia de un modelo dado. También puede ser un recurso útil para la extracción de características, dando a los científicos de datos las herramientas que necesitan para comprender mejor sus datos y lo que contienen.
• Operacionalización: Los modelos como parte de un experimento son buenos, pero los modelos en producción son excelentes. MLOps, como su nombre indica, lleva la operacionalización a la mesa, proporcionando recursos para llevar modelos de entornos de prueba a producción. También puede ser una excelente manera de rastrear su rendimiento en estos entornos de producción y puede ayudar a determinar el mejor modelo para un caso de uso dado.

Pasos clave en el proceso de operacionalización del aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un viaje, desde los datos hasta las predicciones. A lo largo de ese sinuoso viaje, MLOps puede ser una excelente manera de llevar un registro del trabajo y optimizar los giros y vueltas en el camino. Para que sea útil, debe estar integrado dentro de la iniciativa más amplia de datos y aprendizaje automático de una empresa. Los siguientes son algunos de los pasos clave involucrados en el proceso de operacionalización del aprendizaje automático:

• Versionado de los datos fuente y sus atributos
• Construcción y experimentación con modelos
• Despliegue del modelo
• Detección de problemas o anomalías como el desplazamiento del modelo o el desplazamiento de datos

Beneficios del proceso de operacionalización del aprendizaje automático

La operacionalización del aprendizaje automático presenta varias ventajas distintas para las organizaciones como parte de su estrategia de datos y desarrollo de modelos. Facilita que los científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y otros practicantes de IA tengan visibilidad completa sobre sus proyectos e iniciativas de aprendizaje automático. Los siguientes son algunos de los beneficios de la operacionalización del aprendizaje automático:

• Experimentación y desarrollo de modelos más rápidos: Para crear un modelo óptimo, es necesario experimentar. Todo, desde el conjunto de datos hasta las características que uno usaría, es negociable. Sin embargo, esto a menudo puede salirse de control con diferentes equipos o incluso diferentes científicos de datos trabajando en paralelo sin tener acceso o visibilidad al trabajo de sus colegas. Con MLOps, los equipos pueden comprender completamente de dónde provienen sus datos, dónde se almacenan y cómo se están utilizando. Con una vista de pájaro, los miembros del equipo y los líderes pueden comprender a fondo los proyectos en los que están trabajando y reproducirlos más fácilmente.

• Mejor desarrollo y despliegue de modelos: MLOps puede incluir capacidades de almacenamiento de características, que permiten a los científicos de datos gestionar las características que han sido extraídas de sus conjuntos de datos. Esto puede hacer que el desarrollo de algoritmos sea más manejable, ya que los bloques de construcción se proporcionan y presentan claramente. Esto, a su vez, puede ayudar con el despliegue de modelos. Cuando hay un proceso bien definido para desarrollar modelos, los equipos pueden comprender mejor qué pueden y deben desplegar. Además, con MLOps, los científicos de datos obtienen herramientas que les ayudan a mantener y monitorear sus modelos, permitiéndoles ajustarlos cuando sea necesario y reemplazarlos por otros de mejor rendimiento.

• Escalabilidad: Si los datos están dispersos, los modelos están vagando libremente y nadie sabe qué hacer a continuación, los proyectos de aprendizaje automático no tendrán éxito. Si, sin embargo, se adopta una mentalidad de MLOps como se describe anteriormente, la escalabilidad puede seguir, ya que la documentación estará en su lugar, los modelos estarán debidamente catalogados y más. Esto dará a los científicos de datos las herramientas para tener éxito en llevar los proyectos actuales a su finalización y embarcarse en nuevos.

Mejores prácticas de operacionalización del aprendizaje automático

MLOps debe convertirse en una realidad, no solo en una visión. Para que esto suceda, debe haber aceptación por parte del equipo de ciencia de datos y más allá. Las siguientes son algunas de las mejores prácticas de operacionalización del aprendizaje automático:

• Capacitación: Asegurarse de que las personas adecuadas estén capacitadas para usar el software es primordial. Esto podría incluir a científicos de datos y usuarios de negocios que planean beneficiarse de los algoritmos. Una capacitación adecuada ahorrará tiempo y dinero en el futuro.

• Aceptación: Además de la capacitación, debe haber aceptación y adopción por parte del equipo para asegurar que los usuarios realmente estén registrando los modelos, utilizando el almacén de características, etc. Esto facilitará que otros examinen el trabajo y reproduzcan los resultados.
• Pensar de extremo a extremo: MLOps cubre todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Podría ser prudente comenzar en un área y moverse lentamente hacia otras.