A defesa do aprendizado de máquina declarativo | Continuum
Table of Contents:
- Introdução
- O Problema da Complexidade em ML Ops
- A Solução para a Complexidade em ML Ops
- A Abordagem Declarativa para Machine Learning
- Aplicando a Abordagem Declarativa para ML Ops
- Continual: AI Operacional para Modernizar o Processo de Dados
- Registrando os Recursos no Data Warehouse
- Construindo Modelos Predicitivos Declarativos
- Mantendo e Monitorando os Modelos Predicitivos
- Conclusão
Introdução
Neste artigo, iremos discutir o problema da complexidade em ML Ops e introduzir uma solução baseada na abordagem declarativa para machine learning. Faremos uma análise crítica das abordagens tradicionais e apresentaremos uma alternativa mais simplificada e eficiente: a plataforma Continual.
O Problema da Complexidade em ML Ops
A área de ML Ops está sendo afetada por uma crescente complexidade. As ferramentas disponíveis são poderosas, porém complicadas de usar e, muitas vezes, desconectadas do restante da infraestrutura de dados e análise. Além disso, a implementação de projetos de ML Ops demanda uma equipe multidisciplinar e envolve um alto nível de manutenção e monitoramento. Esses desafios fazem com que muitas empresas optem por soluções menos robustas ou adotem estratégias convencionais, que não aproveitam todo o potencial do machine learning.
A Solução para a Complexidade em ML Ops
Uma possível solução para a complexidade em ML Ops é a adoção da abordagem declarativa. Essa abordagem se baseia em especificar as tarefas e políticas de forma clara e concisa, permitindo que a infraestrutura e os processos sejam automatizados.
A Abordagem Declarativa para Machine Learning
A abordagem declarativa consiste em descrever as tarefas de machine learning em alto nível, sem se preocupar com os detalhes da implementação. Em vez de desenvolver pipelines complexos e utilizar diversas ferramentas, a ideia é simplificar o processo, permitindo que as equipes foquem nas tarefas mais importantes: definir as entradas e saídas dos modelos preditivos e estabelecer as políticas de manutenção e monitoramento.
Aplicando a Abordagem Declarativa para ML Ops
Uma plataforma que utiliza a abordagem declarativa para ML Ops é a Continual. Essa plataforma permite que os usuários registrem os recursos do data warehouse de forma declarativa, definindo os atributos e relacionamentos necessários para a construção dos modelos preditivos. Além disso, é possível automatizar a criação, treinamento e manutenção dos modelos, bem como monitorar seu desempenho e tomar ações corretivas quando necessário.
Continual: AI Operacional para Modernizar o Processo de Dados
A Continual é uma plataforma de AI operacional projetada para simplificar e otimizar o processo de dados. Ao adotar uma abordagem declarativa, a Continual permite que as equipes de ML Ops construam e mantenham modelos preditivos com mais facilidade e eficiência.
Registrando os Recursos no Data Warehouse
Uma das principais funcionalidades da Continual é o registro dos recursos do data warehouse de forma declarativa. Os usuários podem definir os atributos e relacionamentos necessários para a construção dos modelos preditivos, especificando o tipo de dados e a semântica dos recursos.
Construindo Modelos Preditivos Declarativos
Com os recursos registrados, a Continual facilita a construção de modelos preditivos. A plataforma automatiza o treinamento dos modelos, permitindo que diferentes abordagens sejam testadas e comparadas. Os usuários podem definir políticas de treinamento, como a frequência de reexecução e a seleção do modelo final.
Mantendo e Monitorando os Modelos Predicitivos
Após a construção dos modelos, a Continual oferece recursos de manutenção e monitoramento. A plataforma realiza atualizações automáticas dos modelos com base em políticas definidas pelos usuários. Além disso, é possível acompanhar o desempenho dos modelos em tempo real e tomar ações corretivas, caso necessário.
Conclusão
A abordagem declarativa para ML Ops, como exemplificado pela plataforma Continual, oferece uma solução para os desafios da complexidade e manutenção em projetos de machine learning. Ao simplificar o processo e promover a automação, as empresas podem obter resultados mais eficientes e impactantes com seus modelos preditivos.
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