Die Macht der deklarativen Machine Learning: Ein Plädoyer
Inhaltsverzeichnis:
- Einführung
- Probleme mit ML Ops
- Die Lösung: Deklaratives maschinelles Lernen
- Beispiele für deklarative Systeme
- Continual: Declarative Operational AI
- Die Rolle des Data Warehouse
- Erstellen von Feature Sets
- Erstellen von Modellen
- Kontinuierliche Aktualisierung und Überwachung
- Vorteile und Fazit
🤔 Einführung
In der heutigen technologiegetriebenen Welt spielt maschinelles Lernen eine immer wichtigere Rolle. Es ermöglicht Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu optimieren. Doch beim Betrieb von ML-Modellen stehen wir vor vielen Herausforderungen. In diesem Artikel werde ich das Konzept des deklarativen maschinellen Lernens vorstellen und dessen Potenzial zur Vereinfachung der ML-Operations diskutieren.
🔍 Probleme mit ML Ops
Die momentane Situation im Bereich ML Ops ist geprägt von Komplexität und Herausforderungen. Die Infrastruktur ist oft schwer einzurichten und von der bereits vorhandenen Daten- und Analyseinfrastruktur isoliert. Darüber hinaus erfordert der Betrieb von ML-Modellen ein breites Spektrum an technischen Fähigkeiten und viel Zeit. Nicht zu vergessen ist auch die Herausforderung der kontinuierlichen Wartung und Überwachung der Modelle, um sicherzustellen, dass sie geschäftliche Auswirkungen haben.
⚙️ Die Lösung: Deklaratives maschinelles Lernen
Eine mögliche Lösung für diese Probleme ist der Ansatz des deklarativen maschinellen Lernens. Hierbei werden hochrangige Spezifikationen verwendet, um die Aufgaben und Richtlinien für die ML-Modelle zu beschreiben, anstatt sich auf detaillierte Implementierungen und Infrastrukturdetails zu konzentrieren. Dies ermöglicht eine höhere Abstraktionsebene und vereinfacht die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen.
🔨 Beispiele für deklarative Systeme
In anderen Bereichen der Technologie sind deklarative Systeme bereits erfolgreich im Einsatz. Zum Beispiel hat sich die Infrastrukturverwaltung von bash-Skripten zu deklarativen Tools wie Terraform weiterentwickelt. Auch bei der Datenverarbeitung haben wir den Wandel von MapReduce-Jobs hin zu SQL und sogar zu deklarativen Datenpipelines wie Daxter gesehen. Diese Erfolge deuten darauf hin, dass ein ähnlicher Ansatz auch für den Betrieb von ML-Modellen effektiv sein könnte.
🚀 Continual: Declarative Operational AI
Ein Unternehmen, das den Ansatz des deklarativen maschinellen Lernens verfolgt, ist Continual. Sie bieten eine Plattform für operationalisierte KI, die auf dem modernen Data Stack basiert. Ihr Fokus liegt auf der datenzentrierten Verarbeitung und sie nutzen ein Data Warehouse als zentrale Datenquelle. Mit Continual können Benutzer ganz einfach Feature Sets und Modelle definieren, und die Plattform kümmert sich um die kontinuierliche Wartung und Aktualisierung der Modelle.
🏢 Die Rolle des Data Warehouse
Ein wichtiger Bestandteil von Continual ist die Nutzung des Data Warehouses als zentrale Datenquelle. Hier werden die Features registriert und die Vorhersagen gespeichert. Diese zentrale Datenbank ermöglicht es, dass alle Teile des ML-Workflows nahtlos integriert werden können und bietet eine konsistente und verlässliche Basis für die Modellbildung und -aktualisierung.
📊 Erstellen von Feature Sets
Der erste Schritt in der Nutzung von Continual ist die Registrierung der Features, die als Eingabe für die ML-Modelle dienen. Dies geschieht durch die Definition von SQL-Abfragen im Data Warehouse. Dabei werden sowohl die Datenquelle als auch die semantischen Informationen über die Features angegeben. Durch diese deklarative Spezifikation wird eine klare Verbindung zwischen den Features und den entsprechenden Daten in der Datenbank hergestellt.
🧩 Erstellen von Modellen
Sobald die Features definiert sind, können Modelle erstellt werden. Dies geschieht ebenfalls auf deklarative Weise, indem die Zielvariablen und alle erforderlichen Metadaten angegeben werden. Continual unterstützt verschiedene Arten von Modellen, wie Klassifikation, Regression und Zeitreihenprognose. Nach der Erstellung der Modelle können sie automatisch trainiert und aktualisiert werden.
⏰ Kontinuierliche Aktualisierung und Überwachung
Ein weiterer Vorteil von Continual ist die kontinuierliche Aktualisierung und Überwachung der ML-Modelle. Durch die Festlegung von Richtlinien und Zeitplänen können die Modelle automatisch aktualisiert und die Vorhersagen regelmäßig überprüft werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Modelle effektiv arbeiten und die gewünschten geschäftlichen Auswirkungen erzielen.
✔️ Vorteile und Fazit
Der Einsatz von deklarativem maschinellem Lernen bietet viele Vorteile. Es vereinfacht die ML-Operations, reduziert die Komplexität der Infrastruktur und ermöglicht eine effizientere Nutzung von Ressourcen. Mit Continual und ähnlichen Plattformen können Unternehmen ihre ML-Modelle nahtlos entwickeln, bereitstellen und warten, ohne sich um technische Details kümmern zu müssen. Der deklarative Ansatz ist die Zukunft des maschinellen Lernens und bietet eine effektive Lösung für die aktuellen Herausforderungen im Bereich ML Ops.
Highlights:
- Der Ansatz des deklarativen maschinellen Lernens bietet eine Lösung für die Komplexität von ML Ops.
- Continual ist ein Unternehmen, das den deklarativen Ansatz für operationalisierte KI anwendet.
- Die Nutzung eines Data Warehouses als zentrale Datenquelle ist entscheidend für die kontinuierliche und effiziente Aktualisierung von ML-Modellen.
- Mit Continual können Benutzer Feature Sets und Modelle auf deklarative Weise erstellen und kontinuierlich warten.
FAQs:
Q: Warum ist der deklarative Ansatz im maschinellen Lernen vorteilhaft?
A: Der deklarative Ansatz ermöglicht eine höhere Abstraktionsebene und vereinfacht die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen. Er reduziert die Komplexität der Infrastruktur und ermöglicht eine effizientere Nutzung von Ressourcen.
Q: Wie funktioniert Continual?
A: Continual ermöglicht es Benutzern, Feature Sets und Modelle auf deklarative Weise zu erstellen. Die Plattform kümmert sich automatisch um die kontinuierliche Wartung und Aktualisierung der Modelle.
Q: Was ist die Rolle eines Data Warehouses bei Continual?
A: Ein Data Warehouse dient als zentrale Datenquelle für Continual. Hier werden die Features registriert und die Vorhersagen gespeichert, um einen nahtlosen Workflow für die ML-Modelle zu ermöglichen.
Resources: