El argumento a favor del aprendizaje automático declarativo | Continual
Tabla de contenido:
- Introducción
- El problema con ML Ops
- La solución: Machine Learning Declarativo
- Ejemplos de abstracciones declarativas en otros dominios
- La propuesta de Continual para ML operativo
- Conceptos clave en Continual
6.1. Conjuntos de características
6.2. Construcción de modelos predictivos
6.3. Mantenimiento y monitoreo de modelos
- Beneficios de utilizar un enfoque declarativo en ML operativo
- Conclusiones
- Recursos recomendados
- Preguntas frecuentes
El caso para el Machine Learning Declarativo en ML Ops
La administración de Machine Learning (ML) en operaciones (ML Ops) se enfrenta a un problema constante de complejidad. Las herramientas existentes son poderosas pero complicadas, lo que dificulta su implementación y mantenimiento. En este artículo, exploraremos una solución innovadora: el enfoque de Machine Learning Declarativo. Veremos cómo este enfoque ha resuelto problemas similares en otros dominios y cómo Continual, una plataforma de ML operativo, está aplicando esta idea al stack de datos moderno.
Introducción
En los últimos años, el ML Ops ha experimentado un crecimiento exponencial, con más y más empresas adoptando esta disciplina para impulsar decisiones empresariales basadas en modelos predictivos. Sin embargo, a medida que el campo se ha desarrollado, el panorama de herramientas se ha vuelto cada vez más complejo y fragmentado. Los ingenieros de ML se enfrentan a desafíos de infraestructura, problemas de mantenimiento de modelos y la necesidad de tomar decisiones operativas críticas.
El problema con ML Ops
La complejidad de los sistemas de ML Ops se ha convertido en uno de los principales desafíos para aquellos que trabajan en este ecosistema. La implementación y el mantenimiento de estas herramientas puede ser complicado y requiere habilidades especializadas en diferentes áreas, desde ingeniería en la nube hasta ciencia de datos y desarrollo de productos. Además, incluso para aquellos con las habilidades adecuadas, el proceso puede llevar mucho tiempo y requerir esfuerzos constantes para mantener y actualizar los modelos en producción.
La solución: Machine Learning Declarativo
Una posible solución a estos desafíos es adoptar un enfoque de Machine Learning Declarativo. Este enfoque implica crear una abstracción de más alto nivel que simplifica el proceso de ML Ops y automatiza gran parte de las tareas operativas. Al igual que en otros dominios, donde hemos encontrado soluciones declarativas exitosas para la infraestructura, el procesamiento de datos y la construcción de UI, este enfoque busca encontrar una abstracción similar en el campo del ML.
Ejemplos de abstracciones declarativas en otros dominios
En otros dominios, hemos visto cómo las abstracciones declarativas han simplificado y automatizado tareas complejas. Por ejemplo, en la gestión de infraestructura, hemos pasado de scripts de bash a herramientas como Terraform que utilizan especificaciones declarativas para crear y mantener la infraestructura en la nube. De manera similar, en el procesamiento de datos, hemos vuelto a un enfoque declarativo utilizando SQL y herramientas como DBT para realizar análisis y manipulación de datos. Incluso en el desarrollo de UI, hemos adoptado frameworks declarativos como React, que nos permiten construir interfaces de usuario sin preocuparnos por la manipulación directa del DOM.
La propuesta de Continual para ML operativo
Continual es una plataforma de ML operativo que busca llevar el enfoque declarativo al stack de datos moderno. Su objetivo es simplificar la implementación y el mantenimiento de modelos predictivos, reduciendo la carga operativa y permitiendo que los equipos de datos se centren en resolver problemas comerciales reales en lugar de tareas operativas tediosas.
Conceptos clave en Continual
Continual se basa en tres conceptos fundamentales: conjuntos de características, construcción de modelos predictivos y mantenimiento/monitoreo de modelos.
6.1. Conjuntos de características
Antes de construir un modelo predictivo, es necesario definir los conjuntos de características que se utilizarán como entradas para el modelo. Estos conjuntos representan la información relevante sobre los clientes, productos u otros elementos que se utilizarán para hacer predicciones.
6.2. Construcción de modelos predictivos
Una vez definidos los conjuntos de características, se puede proceder a la construcción de modelos predictivos. Continual ofrece una interfaz de usuario basada en DBT que permite a los usuarios crear consultas SQL para definir cómo se construirán los modelos. También se admiten otras opciones como YAML y Python para aquellos que prefieren un enfoque más programático.
6.3. Mantenimiento y monitoreo de modelos
El verdadero desafío en ML Ops radica en el mantenimiento y monitoreo continuo de los modelos en producción. Continual simplifica este proceso al automatizar gran parte de las tareas operativas. Los modelos se mantienen actualizados periódicamente, se Evalúa su rendimiento y se generan informes de monitoreo para detectar cualquier desviación o cambio en el rendimiento.
Beneficios de utilizar un enfoque declarativo en ML operativo
Al adoptar un enfoque declarativo en ML Ops, se pueden obtener una serie de beneficios significativos. Algunos de estos beneficios incluyen:
- Simplificación del proceso de implementación y mantenimiento de modelos predictivos.
- Reducción de la carga operativa para los equipos de datos.
- Mayor enfoque en la resolución de problemas comerciales reales en lugar de tareas operativas.
- Automatización de tareas repetitivas y propensas a errores.
- Mejor adaptación a los cambios en los datos y las necesidades comerciales.
Conclusiones
En conclusión, el enfoque de Machine Learning Declarativo puede ser una solución efectiva para abordar la complejidad en ML Ops. Continual ha demostrado cómo esta abstracción de nivel superior puede simplificar la implementación y el mantenimiento de modelos predictivos en el stack de datos moderno. Al adoptar un enfoque declarativo, los equipos de datos pueden centrarse en resolver problemas comerciales reales en lugar de dedicar tiempo y esfuerzo a tareas operativas tediosas.
Recursos recomendados
Preguntas frecuentes
1. ¿Cómo se diferencian los conjuntos de características en Continual?
En Continual, los conjuntos de características representan la información que se utilizará como entrada para los modelos predictivos. Estos conjuntos pueden incluir datos sobre los clientes, productos u otros elementos relevantes para las predicciones. Al definir conjuntos de características en Continual, se garantiza que los datos se mantengan actualizados y disponibles para su uso en los modelos.
2. ¿Cómo se realiza el monitoreo de los modelos en Continual?
Continual proporciona herramientas integradas para el monitoreo de modelos en producción. Los modelos se mantienen y actualizan periódicamente según las políticas definidas por el usuario. Además, se generan informes de monitoreo que permiten detectar cualquier desviación o cambio en el rendimiento de los modelos. Esto permite a los equipos de datos tomar medidas correctivas de manera oportuna.
3. ¿Es posible utilizar Python para definir los modelos en Continual?
Sí, Continual admite diferentes formas de definir modelos predictivos. Si prefiere un enfoque programático, puede utilizar Python para crear las consultas y lógica necesarias para construir los modelos. Esto proporciona flexibilidad adicional para aquellos que están más familiarizados con el lenguaje de programación.
4. ¿Se puede utilizar Continual con diferentes sistemas de bases de datos?
Sí, Continual es compatible con varios sistemas de bases de datos, incluidos Snowflake, PostgreSQL y Redshift. Esto permite a los equipos de datos utilizar Continual independientemente del sistema de bases de datos que estén utilizando actualmente en su organización.
5. ¿Cómo garantiza Continual la privacidad y seguridad de los datos?
Continual se adhiere a los estándares de seguridad y privacidad de datos más estrictos. Los datos se almacenan y transmiten de manera segura, y las políticas de acceso se pueden configurar para garantizar que solo las personas autorizadas tengan acceso a los datos confidenciales. Además, Continual ofrece funciones de anonimización y enmascaramiento de datos para proteger la privacidad de los usuarios finales.
Para obtener más información sobre Continual, visite su sitio web en https://www.continual.ai/