O que é um pipeline de aprendizado de máquina?

Um pipeline de aprendizado de máquina é um componente crucial no desenvolvimento e na produção de sistemas de aprendizado de máquina, ajudando cientistas de dados e engenheiros de dados a gerenciar a complexidade do processo de aprendizado de máquina de ponta a ponta e a desenvolver soluções precisas e escaláveis para uma ampla gama de aplicações.

Os pipelines de aprendizado de máquina oferecem muitos benefícios.

• Modularização: os pipelines possibilitam a divisão do processo de aprendizado de máquina em etapas modulares e claramente definidas. Cada etapa pode ser desenvolvida, testada e otimizada de forma independente, facilitando a gestão e a manutenção do fluxo de trabalho.
  
  
• Reprodutibilidade: os pipelines de aprendizado de máquina facilitam a reprodução de experimentos. Ao definir a sequência de etapas e seus parâmetros em um pipeline, você pode recriar todo o processo exatamente, garantindo resultados consistentes. Se uma etapa falhar ou o desempenho de um modelo se deteriorar, o pipeline pode ser configurado para emitir alertas ou adotar ações corretivas.
  
  
• Eficiência: os pipelines automatizam muitas tarefas rotineiras, como pré-processamentode dados, engenharia de funcionalidades e avaliação demodelos. Essa eficiência pode economizar uma quantidade significativa de tempo e reduzir o risco de erros.
  
  
• Escalabilidade: os pipelines podem ser facilmente escalados para lidar com grandes conjuntos de dados ou fluxos de trabalho complexos. Conforme a complexidade dos dados e modelos aumentam, você pode ajustar o pipeline sem ter que reconfigurar tudo a partir do zero, o que pode ser demorado.<br
  
  
• Experimentação: você pode experimentar diferentes técnicas de pré-processamento de dados, seleções de funcionalidades e modelos, modificando etapas individuais dentro do pipeline. Essa flexibilidade permite a rápida iteração e otimização.
  
  
• Implementação: os pipelines facilitam a implementação dos modelos de aprendizado de máquina em produção. Uma vez que você tenha estabelecido um pipeline bem definido para treinamento e avaliação de modelos, você pode facilmente integrá-lo a sua aplicação ou sistema.
  
  
• Colaboração: os pipelines facilitam a colaboração entre equipes de cientistas de dados e engenheiros. Como o fluxo de trabalho é estruturado e documentado, fica mais fácil para os membros da equipe entender e contribuir para o projeto.
  
  
• Controle de documentação de versões: você pode usar sistemas de controle de versões para rastrear alterações no código e na configuração de seu pipeline, garantindo que você possa voltar a versões anteriores, se necessário. Um pipeline bem estruturado incentiva uma melhor documentação de cada etapa.

A tecnologia de aprendizado de máquina está avançando rapidamente, mas podemos identificar algumas etapas amplas envolvidas no processo de desenvolvimento e implementação de modelos de deep learning e aprendizado de máquina.

1. Coleta de dados: nessa etapa inicial, novos dados são coletados de diferentes fontes de dados, como bancos de dados, APIs ou arquivos. Essa ingestão de dados frequentemente envolve dados brutos que podem exigir pré-processamento para serem úteis.
   
   
2. Pré-processamento de dados: essa etapa envolve limpeza, transformação e preparação dos dados de entrada para modelagem. Etapas comuns de pré-processamento incluem trabalhar com missing values, codificar variáveis categóricas, escalar funcionalidades numéricas e dividir os dados em conjuntos de treinamento e testes.
   
   
3. Engenharia de funcionalidades: a engenharia de funcionalidades é o processo de criação de novas funcionalidades ou de seleção de funcionalidades relevantes dos dados que podem melhorar a capacidade de previsão do modelo. Essa etapa geralmente requer conhecimento do domínio e criatividade.
   
   
4. Seleção do modelo: nessa etapa, você escolhe o(s) algoritmo(s) de aprendizado de máquina apropriado(s) com base no tipo de problema (por exemplo, classificação, regressão), características dos dados e requisitos de desempenho. Você também pode considerar o ajuste de hiperparâmetros.
   
   
5. Treinamento do(s) modelo(s): o(s)modelo(s) selecionado(s) é(são) treinado(s) no conjunto de dados de treinamento usando o(s) algoritmo(s) escolhido(s). Isso envolve aprender os padrões e relacionamentos subjacentes dentro dos dados de treinamento. Também podem ser usados modelos pré-treinados, em vez de treinar um novo modelo.
   
   
6. Avaliação do modelo: após o treinamento, o desempenho do modelo é avaliado usando um conjunto de dados de testes separado ou por meio de validação cruzada. As métricas de avaliação comuns dependem do problema específico, mas podem incluir precisão, recall, F1-score, erro quadrático médio ou outras.
   
   
7. Implementação do modelo: após um modelo satisfatório ter sido desenvolvido e avaliado, ele pode ser implementado em um ambiente de produção, onde pode fazer previsões sobre novos dados não vistos. A implementação pode envolver a criação de APIs e a integração com outros sistemas.
   
   
8. Monitoramento e manutenção: após a implementação, é importante monitorar continuamente o desempenho do modelo e realizar novos treinamentos conforme necessário para se adaptar a padrões de dados em mudança. Essa etapa garante que o modelo permaneça preciso e confiável em um ambiente do mundo real.

Os ciclos de vidado aprendizado de máquina podem variar em complexidade e podem envolver etapas adicionais, dependendo do caso de uso, como otimização de hiperparâmetros, validação cruzada e seleção de funcionalidades. O objetivo de um pipeline de aprendizado de máquina é automatizar e padronizar esses processos, facilitando o desenvolvimento e a manutenção de modelos de ML para várias aplicações.

A história dos pipelines de aprendizado de máquina está intimamente ligada à evolução tanto do aprendizado de máquina quanto da ciência de dados como áreas do conhecimento. Embora o conceito de fluxos de trabalho de processamento de dados seja anterior ao aprendizado de máquina, a formalização e o uso generalizado de pipelines de aprendizado de máquina, conforme os conhecemos hoje, se desenvolveram mais recentemente.

Fluxos de trabalho de processamento de dados iniciais (antes da década de 2000): antes da adoção generalizada do aprendizado de máquina, os fluxos de trabalho de processamento de dados eram utilizados para tarefas como limpeza, transformação e análise de dados. Esses fluxos de trabalho eram normalmente manuais e envolviam criação de scripts ou o uso de ferramentas como softwares de planilhas. No entanto, durante esse período, o aprendizado de máquina não era uma parte central desses processos.

Emergência do aprendizado de máquina (década de 2000): o aprendizado de máquina ganhou destaque no início dos anos 2000 com os avanços em algoritmos, poder computacional e disponibilidade de grandes conjuntos de dados. Pesquisadores e cientistas de dados começaram a aplicar o aprendizado de máquina a diversos domínios, levando a uma crescente necessidade de fluxos de trabalho sistemáticos e automatizados.

Ascensão da ciência de dados (final da década de 2000 até início da década de 2010): o termo "ciência de dados" tornou-se popular como um campo multidisciplinar que combinava estatística, análise de dados e aprendizado de máquina. Nessa época, houve a formalização dos fluxos de trabalho de ciência de dados, incluindo pré-processamento de dados, seleção e avaliação de modelos, que agora são partes integrantes dos pipelines de aprendizado de máquina.

Desenvolvimento de bibliotecas e ferramentas de aprendizado de máquina (década de 2010): a década de 2010 trouxe o desenvolvimento de bibliotecas e ferramentas de aprendizado de máquina que facilitaram a criação de pipelines. Bibliotecas como scikit-learn (para Python) e caret (para R) forneceram APIs padronizadas para desenvolver e avaliar modelos de aprendizado de máquina, facilitando a criação de pipelines.

Ascensão do AutoML (2010): ferramentas e plataformas de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) surgiram, com o objetivo de automatizar o processo de criação de pipelines de aprendizado de máquina. Essas ferramentas normalmente automatizam tarefas como ajuste de hiperparâmetros, seleção de funcionalidades e seleção do modelo, tornando o aprendizado de máquina mais acessível para usuários sem experiência avançada, com visualizações e tutoriais. O Apache Airflow é um exemplo de uma plataforma de gerenciamento de fluxo de trabalho de código aberto que pode ser usada para criar pipelines de dados.

Integração com DevOps (década de 2010): os pipelines de aprendizado de máquina começaram a ser integrados às práticas de DevOps para possibilitar a integração e implementação contínuas (CI/CD) de modelos de aprendizado de máquina. Essa integração destacou a necessidade de reprodutibilidade, controle de versões e monitoramento em pipelines de ML. Essa integração é conhecida como operações de aprendizado de máquina, ou MLOps, que auxilia equipes de ciência de dados a gerenciar efetivamente a complexidade da orquestração de ML. Em uma implementação em tempo real, o pipeline responde a uma solicitação em questão de milissegundos após a solicitação.