Предприятия продолжают трансформировать свою деятельность, чтобы повысить производительность и предоставить потребителям незабываемые впечатления. Этот цифровой переход ускоряет сроки взаимодействия, транзакций и решений. Кроме того, он генерирует множество данных с совершенно новой информацией об операциях, клиентах и конкуренции. Машинное обучение помогает компаниям использовать эти данные для получения конкурентного преимущества. Модели ML (машинного обучения) могут обнаруживать закономерности в огромных объемах данных, что позволяет им принимать более быстрые и точные решения в большем масштабе, чем люди. Это позволяет людям и приложениям предпринимать быстрые и разумные действия.
По мере того, как все больше компаний экспериментируют с данными, они понимают, что разработка модели машинного обучения (ML) — это лишь один из многих шагов в жизненном цикле ML.
Что такое жизненный цикл машинного обучения?
Жизненный цикл машинного обучения включает в себя разработку, развертывание и поддержку модели машинного обучения для конкретного приложения. Типичный жизненный цикл включает в себя:
Установите бизнес-цель
Первый шаг в этом процессе начинается с определения бизнес-цели внедрения модели машинного обучения. Например, бизнес-целью для кредитной фирмы может быть прогнозирование кредитного риска в определенном количестве кредитных заявок.
Сбор данных и аннотация
Следующим этапом жизненного цикла машинного обучения является сбор и подготовка данных в соответствии с определенной бизнес-целью. Обычно это самый длительный этап в процессе разработки.
Разработчики будут выбирать наборы данных для обучения и тестирования модели в зависимости от типа модели машинного обучения. Возьмите кредитный риск в качестве примера. Если кредитор хочет собрать информацию из отсканированных документов, он может использовать модель распознавания изображений; для анализа данных это могут быть фрагменты числовых или текстовых данных, полученных от соискателей кредита.
Самый ответственный этап после сбора данных — «обработка» аннотаций. Современные модели ИИ (искусственного интеллекта) требуют очень специфического анализа данных и инструкций. Аннотации помогают разработчикам повысить согласованность и точность, сводя к минимуму погрешности, чтобы избежать сбоев после развертывания.
Разработка моделей и обучение
Процесс построения является наиболее ресурсоемким элементом жизненного цикла машинного обучения. Этот этап будет в основном управляться программистами команды разработчиков, которые эффективно разработают и соберут алгоритм.
Однако разработчики должны постоянно что-то проверять в процессе обучения. Крайне важно как можно быстрее обнаруживать любые основные смещения в обучающих данных. Предположим, что модель изображения не может распознавать документы, что вынуждает ее неправильно классифицировать их. В этой ситуации параметры должны указать модели, что нужно сосредоточиться на шаблонах изображения, а не на пикселях.
Тестирование и проверка модели
Модель должна быть полностью функциональной и работать, как и планировалось на этапе тестирования. Отдельный набор данных проверки используется для оценки во время обучения. Цель состоит в том, чтобы увидеть, как модель реагирует на данные, которые она никогда раньше не видела.
Развертывание модели
Наконец пришло время развернуть модель машинного обучения после обучения. На данный момент команда разработчиков сделала все возможное, чтобы модель функционировала оптимально. Модель может работать с необработанными данными с малой задержкой от реальных пользователей, и ей доверяют для точной их оценки.
Возвращаясь к сценарию кредитного риска, модель должна надежно предвидеть неплательщиков кредита. Разработчики должны быть уверены, что модель будет соответствовать ожиданиям кредитных фирм и работать должным образом.
Мониторинг моделей
Производительность модели отслеживается после развертывания, чтобы убедиться, что она остается неизменной с течением времени. Например, если модель машинного обучения для прогнозирования дефолта по кредиту не обновлялась регулярно, она не могла обнаружить новый тип дефолта. Крайне важно отслеживать модели, чтобы обнаруживать и исправлять ошибки. Любые ключевые результаты мониторинга могут быть использованы для улучшения производительности модели.
Подъем MLOps
Как мы видели выше, управление полным жизненным циклом в масштабе является сложной задачей. Проблемы такие же, как и те, с которыми сталкиваются команды разработчиков приложений при создании приложений и управлении ими. DevOps — это отраслевой стандарт управления операциями во время цикла разработки приложения. При решении этих проблем с помощью машинного обучения предприятия должны использовать подход в стиле DevOps к жизненному циклу машинного обучения. Этот метод известен как MLOps.
Что такое МЛОпс?
MLOps — это сокращение от Machine Learning + Operations. Это новая дисциплина, требующая сочетания лучших практик в области науки о данных, машинного обучения, DevOps и разработки программного обеспечения. Это помогает уменьшить разногласия между специалистами по данным и группами ИТ-эксплуатантов, чтобы улучшить разработку, развертывание и управление моделями. По прогнозам Congnilytica, к 2025 году рынок решений MLOps вырастет почти на $4 млрд.
Специалисты по данным тратят большую часть своего времени на подготовку и очистку данных в учебных целях. Кроме того, обученные модели необходимо проверить на точность и стабильность.
Здесь на помощь приходят инструменты MLOps. Правильный инструмент может помочь вам управлять всем, от подготовки данных до развертывания готового к продаже продукта. Чтобы сэкономить ваше время, я составил список лучших корпоративных и облачных платформ с открытым исходным кодом, а также фреймворков для управления жизненным циклом машинного обучения.
Продолжить чтение:10 лучших платформ MLOps для управления жизненным циклом машинного обучения.
