Usar o aprendizado de máquina pode ser a chave entre o fracasso e o sucesso de uma solução. Isso porque o machine learning aplicado aos negócios pode automatizar, prever, planejar e personalizar produtos e serviços. Como? Usando a abordagem MLOps.
O MLOps oferece um conjunto de diretrizes e práticas recomendadas que ajudam a abordar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina (e dos dados) de maneira sistemática para atuar na solução de problemas. Quer um exemplo prático?
O setor varejista geralmente cria modelos de aprendizado de máquina para prever a demanda e não deixar produtos por muito tempo parado em estoque. Esses modelos aprendem padrões de compra a partir dos dados históricos de vendas de uma empresa do setor varejista.
Quando bem feitos, esses modelos geram fluxo de caixa à empresa, em dinheiro que ficaria parado em mercadorias estocadas, e também prevêem se é preciso reforçar o estoque para não perder futuras vendas.
Neste artigo, abordaremos os fundamentos do MLOps, começando pelo próprio conceito e pelos benefícios concretos que ele pode oferecer no mundo dos negócios. Confira!
O que é MLOps?
MLOps ou Machine Learning Operations (Operações de Aprendizado de Máquina no português) é um conceito emergente no campo de dados e se você ainda não ouviu, em breve escutará falar muito sobre o assunto. Na prática, trata-se de uma abordagem que ajuda as equipes de projeto a utilizar todo o potencial de seus talentos única e exclusivamente no que mais importa: o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.
É isso mesmo, em sua essência, MLOps refere-se ao gerenciamento do ciclo de vida de projetos de aprendizado de máquina e o objetivo dele é tornar o treinamento, a implantação e a manutenção de aplicativos de aprendizado de máquina contínuos e eficientes.
Traduzindo: a ideia do MLOps é “automatizar” processos burocráticos do machine learning.
Por exemplo, com o Machine Learning Operations, o cientista ou engenheiro de dados não terá mais de organizar dados manualmente, isso será automático como veremos mais à frente neste artigo.
O MLOps, portanto, oferece uma abordagem sistemática para monitorar, dimensionar e avaliar pipelines de dados e modelos de aprendizado de máquina que beneficiam todos os tipos de projetos.
Você precisa de MLOps?
Para responder a essa pergunta, você precisará compreender antes qual é a maturidade digital da sua empresa.
- Há cientistas e engenheiros de dados na sua organização?
- A sua organização possui uma área de machine learning?
- Sua empresa já trabalha com DevOps?
Se a maioria dessas respostas for não, isso significa que a sua organização terá de, primeiramente, amadurecer a gestão de dados e de tecnologia antes de implementar a cultura MLOps.
Agora se a sua empresa já está no caminho certo, têm uma área de gestão de dados e DevOps robusta, é hora de ingressar no mundo MLOps e incrementar seu ambiente de trabalho e negócios com a Operações de Aprendizado de Máquina. Veja quais são esses benefícios no tópico a seguir!
Vantagens do uso do MLOps
Os benefícios da utilização de MLOps se manifestam nos estágios posteriores de um projeto. É isso mesmo, não adianta implementar agora o conceito na sua organização e achar que amanhã já estará colhendo os frutos. A abordagem precisa de um ciclo completo de projeto para compreender e aprender novos truques que serão imputados no projeto seguinte.
Com o MLOps, as etapas de desenvolvimento, implantação e manutenção tornam-se cada vez mais eficientes, permitindo que os especialistas se concentrem nos problemas centrais do projeto e permitindo uma entrega mais rápida.
De um modo geral, os principais benefícios da aplicação de MLOps ao trabalho do projeto vêm do aumento da eficiência e da confiabilidade, tais como:
- Diminuição dos ciclos de desenvolvimento e redução do tempo de lançamento do produto no mercado;
- Melhora a colaboração entre as equipes em todos os níveis de especialização técnica;
- Aumentar a confiabilidade, o desempenho, a escalabilidade e a segurança dos sistemas de aprendizado de máquina;
- Aumentar o retorno sobre o investimento de projetos em aprendizado de máquina.
Esta abordagem oferece aos cientistas e engenheiros de dados a capacidade de criar rapidamente novos modelos com base na mudança do ambiente (algo muito comum nos dias de hoje). Além disso, o MLOps permite que os desenvolvedores e analistas de dados mantenham modelos para escalonar e inovar.
Quer ainda mais benefícios na adoção da mentalidade MLOps, lá vão mais alguns:
Aumenta a produtividade
MLOps aumenta a produtividade de cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina.
Cria pipelines automatizados
Existem muitas tarefas repetitivas na modelagem de aprendizado de máquina, com a abordagem MLOps esses fluxo de trabalho serão automatizados.
Assim, seus projetos poderão evitar a perda de tempo em tarefas repetitivas e puxar seus especialistas em dados para tarefas de valor agregado.
Reprodutibilidade
Automatizar o fluxo de trabalho de Machine Learning fornece reprodutibilidade e repetibilidade em relação a como o modelo de aprendizado de máquina é implantado. Isso ajuda a se tornar mais produtivo, reduzindo o tempo de implantação de modelos.
Confiabilidade
O modelo de aprendizado de máquina que obtemos como produto de MLOPs é altamente confiável, com poucos erros e alta precisão e qualidade.
Qual é a arquitetura de MLOps:
Como já comentamos ao longo do artigo, as soluções de aprendizado de máquina resolvem problemas cada vez mais complexos em uma variedade de setores, do segmento têxtil ao de comunicação, todos podem se beneficiar do modelo de machine learning operation. Mas qual é a arquitetura da abordagem MLOps ideal para extrair essas vantagens?
Os aplicativos que construímos devem ser confiáveis, escaláveis e eficientes para desenvolver, manter e usar. Tradicionalmente, o processamento de dados, a criação, atualização e validação de modelos, a criação de implantações e a manutenção de aplicativos exigem muito trabalho prático de especialistas, que pode ser repetitivo e sujeito a erros.
O MLOps traz um conjunto de ferramentas para automatizar estágios de validação da solução do problema, passando pelas seguintes etapas:
- Definição do problema;
- Coleta de dados;
- Definição de métricas;
- Exploração de dados;
- Extração e engenharia de recursos;
- Treinamento de modelo e avaliação off-line
- Integração e implantação de modelos
Definição do problema
Ao desenvolver modelos, o primeiro passo é identificar o problema que será resolvido com a inteligência artificial. A logística de entregas das compras de um e-commerce ou a seleção de pessoas em processos seletivos a partir do refinamento de dados, são exemplos de dores que o machine learning pode ajudar a superar.
Coleta de dados
Depois de identificar o problema, vem a fase de coleta de dados do comportamento do usuário da solução ou negócio que será testado. Esses dados devem ser usados para treinar os modelos de dados a serem usados ao longo do processo de MLOps.
Definição de métricas
Para medir a qualidade dos modelos e determinar se eles são bem-sucedidos na solução do problema identificado na primeira etapa, é preciso selecionar quais métricas serão usadas no processo.
Exploração de dados
Aqui você já começa a imaginar quais serão as técnicas de modelagem de dados ideal para encontrar respostas para o problema de negócio apontado. Todas as técnicas devem ser testadas para entender qual é o melhor caminho a seguir.
Extração e engenharia de recursos
Depois de desenvolver hipóteses, será determinado quais atributos, ou recursos dos dados serão relevantes para a criação dos modelos.
Por exemplo, se o problema que está sendo resolvido é a aprovação de pessoas em processos seletivos, os recursos dos modelos podem incluir a pontuação de testes de avaliação comportamental.
Nessa fase espera-se portanto que sejam identificado os seguintes aspectos:
- Noções básicas sobre o esquema de dados e as características esperadas pelo modelo;
- Identificar a preparação de dados e a engenharia de atributos necessários para o modelo.
Treinamento de modelo
À medida que os modelos são criados, treinados e avaliados, os cientistas de dados escolherão a abordagem com o melhor desempenho.
Integração e implantação de modelos
Depois que os modelos são treinados e avaliados, a próxima etapa é integrá-los ao produto e, em seguida, implantá-los, geralmente em um sistema de nuvem.
Voltando ao exemplo de seleção de pessoas em processos seletivos, uma vez que o modelo de aprovação da seleção de dados do candidato esteja funcionando, a plataforma precisará de uma forma de acessar a avaliação do algoritmo de quem deve ou não ser aprovado para a fase seguinte do recrutamento.
Liberação e monitoramento de modelo
Após implantados, os modelos precisam ser monitorados de perto para garantir que não haja problemas como desvio de dados ou viés de modelo.
Se a sua organização ainda não implementou o modelo DeVops, um passo antes do MLOps, que tal dar uma olhadinha em um artigo só sobre como adotá-lo.
