¿Qué significa implementar un modelo de aprendizaje automático?

¿Qué significa implementar un modelo de ML?

La Ciencia de Datos, un campo prometedor que continúa atrayendo a más y más empresas, está luchando por integrarse en los procesos de industrialización. En la mayoría de los casos, los modelos de aprendizaje automático (ML) se implementan fuera de línea en un contexto de investigación científica. Casi el 90% de los modelos creados nunca se implementan en condiciones de producción. La implementación se puede definir como un proceso mediante el cual un modelo de ML se integra en un entorno de producción existente para lograr decisiones comerciales efectivas basadas en datos. Es una de las últimas etapas del ciclo de vida del aprendizaje automático. Sin embargo, el ML ha evolucionado en los últimos años desde un área de estudio puramente académica a una que puede abordar problemas comerciales reales. Sin embargo, puede haber varios problemas y preocupaciones al utilizar modelos de aprendizaje automático en sistemas operativos.

Existen varios enfoques para definir modelos de ML en un entorno de producción, con diferentes ventajas según el alcance. La mayoría de los científicos de datos creen que implementar modelos es una misión de ingeniería de software y debe ser realizada por ingenieros de software, ya que todas las habilidades requeridas están más alineadas con su trabajo diario.

Herramientas como Kubeflow y TFX pueden explicar todo el proceso de implementación de modelos, y los científicos de datos deberían utilizarlas. El uso de herramientas como Dataflow permite trabajar en estrecha colaboración con los equipos de ingeniería. Se pueden configurar entornos de preparación donde se pueden probar partes de un canal de datos antes de la implementación.

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El proceso de implementación se puede dividir en cuatro pasos principales:

1) Preparar y configurar el canal de datos

La primera tarea es asegurarse de que los canales de datos estén estructurados de manera eficiente y puedan proporcionar datos relevantes y de alta calidad. Es fundamental determinar cómo escalar los canales de datos y los modelos una vez implementados.

2) Acceder a datos externos relevantes

Cuando se implementa un modelo predictivo para producción, es necesario tener cuidado de utilizar los mejores datos posibles, de las fuentes más apropiadas, desde el inicio hasta el lanzamiento. Un modelo estropeado, incluso si está diseñado cuidadosamente, no es útil. Además, otro elemento de este desafío es capturar datos históricos adecuados para obtener un modelo robusto y generalizable. Algunas empresas recopilan todos los datos que necesitan internamente. Para obtener un contexto y una perspectiva completos, considere incluir fuentes de datos externas.

3) Construir herramientas de automatización de pruebas y entrenamiento potentes

Las pruebas y el entrenamiento rigurosos, sin compromisos, son esenciales antes de pasar a la etapa de implementación del modelo predictivo, pero puede llevar tiempo. Por tanto, para evitar retrasos, automatice todo lo posible. Además de trabajar en algunos trucos o herramientas que ahorren tiempo, es necesario producir modelos que puedan funcionar sin ningún esfuerzo o acción por parte del ingeniero.

4) Planificar y diseñar protocolos robustos de monitoreo, auditoría y reciclaje

Antes de implementar y ejecutar un modelo de ML, es necesario comprobar si realmente produce el tipo de resultados esperados. Se debe verificar que estos resultados sean precisos y que los datos proporcionados al modelo mantengan la consistencia y relevancia de estos modelos a lo largo del tiempo. Además, los datos antiguos y débiles pueden llevar a resultados inexactos.

Si observamos los experimentos de aprendizaje automático con más detalle, nos damos cuenta de que se llevan a cabo en datos congelados en el tiempo, es decir, que los datos relacionados con el entrenamiento de los modelos a menudo son fijos. En otras palabras, estos datos no cambian o cambian muy poco durante el experimento. En este caso, hablamos de un modelo cerrado. En condiciones del mundo real, el modelo se encuentra continuamente con nuevos datos bastante diferentes de los que se utilizaron cuando se creó el modelo. Por lo tanto, es esencial que el modelo continúe aprendiendo y actualizando sus parámetros. Es intrigante volver a entrenar rápidamente y fácilmente el modelo utilizando nuevos datos. El nuevo entrenamiento del modelo se refiere a desarrollar un nuevo modelo con propiedades diferentes al original. Es vital poder implementar nuevamente este modelo para beneficiarse de sus nuevas características.

En conclusión, implementar un modelo de ML es un proceso desafiante que, para completarse con éxito, requiere una comprensión exhaustiva de todas las preocupaciones que rodean el uso y la explotación del modelo de ML. Es bastante inusual que una sola persona tenga los talentos necesarios para:

• Conocer las necesidades de la empresa
• Crear los modelos de ML.
• Industrializar el modelo
• Recopilar datos en lotes o en tiempo real
• Utilizar el modelo implementado en los datos

Por lo tanto, es poco probable que los científicos de datos puedan completar todos estos procesos solos.

La colaboración entre ingenieros de datos, ingenieros de software y científicos de datos es esencial.

En resumen, el éxito de un proyecto de Ciencia de Datos está influenciado en gran medida por la variedad de talentos necesarios y la comprensión exhaustiva de los problemas por parte de cada equipo. 

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