Версии данных: зачем это нужно проектам Data Science?

Введение

Каждый разработчик машинного обучения (ML) знает, насколько важны данные для успеха проектов ML. Изменение данных, пусть даже незначительное, может радикально изменить результат. Вот почему так важно отслеживать все, что происходит с данными.

То, о чем мы говорим, называется версией данных.

Что такое версионирование?

Контроль версий — это акт сохранения моментальных снимков проекта в разное время. Эта практика широко известна в программной инженерии на протяжении десятилетий и становится чрезвычайно важной в современном процессе разработки программного обеспечения. Контроль версий дает владельцам проекта 2 ключевых преимущества:

Наглядность.
Сохранение версий работы дает владельцам представление о том, что было добавлено, изменено и удалено из проекта с течением времени.
Управление рисками:
В случае непредвиденной проблемы с одной версией владелец проекта может смягчить проблему, используя другую, которую он сочтет подходящей. Наличие документа, описывающего детали каждой версии, позволяет владельцу узнать разницу между ними, что помогает лучше управлять ситуацией.

Контроль версий для проектов машинного обучения

Наука о данных отличается от разработки программного обеспечения главным образом тем, что код не является чертежом работающего продукта. Проект машинного обучения подобен рецепту, в котором код описывает этапы приготовления (предварительная обработка, обучение модели и оценка) для создания блюда (прогностическая модель, аналитические отчеты или пользовательский вывод). Однако знания шагов недостаточно, чтобы приготовить блюдо, если у вас нет нужных ингредиентов (данные). Поэтому, чтобы сделать проекты машинного обучения воспроизводимыми, владельцу необходимо контролировать версии как кода, так и данных.

Может возникнуть вопрос, почему так важна воспроизводимость? Можем ли мы просто использовать модель, не заботясь об этапах создания? Конечно вы можете. На самом деле, по моему собственному опыту, многие проекты машинного обучения не заботились об этом на ранних стадиях. Но как только проект становится более серьезным, такой неорганизованный процесс часто приводит к проблемам. Что, если модель, которую вы развернули, случайно потеряется, и ни у кого нет резервной копии? Что, если появится новая версия библиотек машинного обучения, оптимизирующая производительность модели, но требующая переобучения? Рано или поздно вам понадобится воспроизводимость вашей работы. Подчеркивая это с первых дней разработки, ваша работа в долгосрочной перспективе будет намного приятнее и продуктивнее.

Управление версиями данных с использованием DVC

Теперь, когда мы знаем, зачем нам нужно управление версиями данных, пришло время сделать его частью наших проектов. Первое, что вам нужно, это инструмент, и в этом посте мы собираемся использовать DVC, который вы можете легко настроить, следуя инструкциям здесь.

DVC — это инструмент, предназначенный для работы с системами контроля версий, особенно с Git. В целом, это работает следующим образом: когда данные добавляются в проект с помощью команд DVC, DVC загружает их в удаленное хранилище и генерирует файл метаданных, указывающий на это место. Затем файл метаданных будет добавлен в репозиторий Git для контроля версий. Как только файлы данных будут изменены (или добавлены/удалены), файл метаданных будет обновлен, и новые данные будут загружены. Таким образом, мы можем отслеживать данные и делиться ими с соавторами, фактически не сохраняя их в репозитории, используя файл метаданных.

На самом деле, если вы не возьмете его в руки, это может показаться очень запутанным. Поэтому в следующей статье я покажу вам шаг за шагом, как управлять версиями ваших данных машинного обучения с помощью DVC.

Вывод

В этом посте мы узнали об управлении версиями данных и о том, насколько это важно для проектов машинного обучения. Кроме того, у нас есть возможность познакомиться с одним инструментом управления версиями данных, DVC, и его основными принципами.

Большое спасибо, что потратили свое драгоценное время на чтение этой статьи. Надеюсь, это поможет вам узнать что-то полезное. Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, оставьте их ниже. Я постараюсь ответить на них так хорошо, как я могу.

Увидимся в следующем посте!