Che cos'è una pipeline di machine learning?

Una pipeline di machine learning è un componente fondamentale nello sviluppo e nella produzione di sistemi di machine learning, che aiuta i data scientist e i data engineer a gestire la complessità del processo di machine learning end-to-end e a sviluppare soluzioni accurate e scalabili per una vasta gamma di applicazioni.

Le pipeline di Machine Learning offrono molti benefici.

• Modularizzazione: le pipeline consentono di suddividere il processo di machine learning in passaggi modulari ben definiti. Ciascun passaggio può essere sviluppato, testato e ottimizzato in modo indipendente, semplificando la gestione e la manutenzione del workflow.
  
  
• Riproducibilità: le pipeline di machine learning facilitano la riproduzione degli esperimenti. Definendo la sequenza di passaggi e i relativi parametri in una pipeline, è possibile ricreare esattamente l'intero processo, garantendo risultati coerenti. Se un passaggio presenta un esito negativo o le prestazioni di un modello si deteriorano, è possibile configurare una pipeline per generare avvisi o intraprendere azioni correttive.
  
  
• Efficienza: le pipeline automatizzano molte attività di routine, come la pre-elaborazionedei dati, la progettazione delle caratteristiche e la valutazione dei modelli . Questa efficienza può fare risparmiare una notevole quantità di tempo e ridurre il rischio di errori.
  
  
• Scalabilità: le pipeline possono essere facilmente scalate per gestire set di dati di grandi dimensioni o workflow complessi. Via via che la complessità dei dati e dei modelli aumenta, puoi modificare la pipeline senza riconfigurare tutto da zero, risparmiando molto tempo.
  
  
• Sperimentazione: è possibile sperimentare diverse tecniche di trattamento preventivo dei dati, selezioni di caratteristiche e modelli modificando i singoli passaggi all'interno della pipeline. Questa flessibilità rende più rapide le iterazioni e le ottimizzazioni.
  
  
• Implementazione: le pipeline facilitano l'implementazione di modelli di machine learning nell'ambiente di produzione. Una volta stabilita una pipeline ben definita per l'addestramento e la valutazione del modello, è possibile integrarla facilmente nell'applicazione o nel sistema.
  
  
• Collaborazione: le pipeline semplificano la collaborazione trai team di data scientist e ingegneri. Poiché il workflow è strutturato e documentato, è più facile per i componenti dei team comprendere e contribuire al progetto.
  
  
• Controllo delle versioni e documentazione: puoi utilizzare i sistemi di controllo delle versioni per tenere traccia delle modifiche a livello di codice e configurazione della pipeline, assicurandoti di poter tornare, se necessario, alle versioni precedenti. Una pipeline ben strutturata favorisce una migliore documentazione di ogni fase.

La tecnologia del machine learning sta avanzando rapidamente, tuttavia possiamo identificare alcuni passaggi generali nel processo di creazione e implementazione di modelli di machine learning e deep learning.

1. Raccolta dati: in questa fase iniziale, i nuovi dati vengono raccolti da varie fonti, come database, API o file. La data ingestion spesso coinvolge dati non elaborati che, per essere utili, potrebbero richiedere un'elaborazione preventiva.
   
   
2. Elaborazione preventiva dei dati: questa fase comporta la pulizia, trasformazione e preparazione dei dati di input per la modellazione. Le fasi di elaborazione preventiva più comuni comprendono la gestione dei missing value, la codifica di variabili categoriche, la scalabilità delle funzioni numeriche e la suddivisione dei dati in set di addestramento e test.
   
   
3. Ingegneria delle caratteristiche:l'ingegneria delle caratteristiche è il processo di creazione di nuove caratteristiche o selezione di caratteristiche pertinenti dai dati, in grado di migliorare la capacità predittiva del modello. Questo passaggio richiede spesso conoscenza del dominio e creatività.
   
   
4. Selezione del modello: in questa fase è possibile scegliere gli algoritmi di machine learning appropriati in base al tipo di problema (ad es. classificazione, regressione), alle caratteristiche dei dati e ai requisiti di prestazioni. Si potrebbe anche prendere in considerazione l'ottimizzazione degli iperparametri.
   
   
5. Addestramento del modello: i modelli selezionati vengono addestrati sul set di dati di addestramento, utilizzando l'algoritmo o gli algoritmi prescelti. Ciò comporta l'apprendimento dei pattern e delle relazioni sottostanti all'interno dei dati di addestramento. Si possono anche utilizzare modelli pre-addestrati, anziché addestrare un nuovo modello.
   
   
6. Valutazione del modello: dopo l'addestramento, le prestazioni del modello vengono valutate utilizzando un set di dati di test separato o tramite convalida incrociata. Le comuni metriche di valutazione dipendono dal problema specifico, ma possono includere accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1, errore quadratico medio o altro.
   
   
7. Implementazione del modello: una volta sviluppato e valutato un modello soddisfacente, questo può essere implementato in un ambiente di produzione in cui è possibile fare previsioni su dati nuovi e invisibili. L'implementazione può comportare la creazione di API e l'integrazione con altri sistemi.
   
   
8. Monitoraggio e manutenzione: dopo l'implementazione, è importante monitorare costantemente le prestazioni del modello e riqualificarlo, se necessario, per adattarlo ai pattern di dati in evoluzione. Questo passaggio garantisce che il modello rimanga accurato e affidabile in un contesto reale.

I cicli di vita del machine learning possono variare a livello di complessità e possono comportare passaggi aggiuntivi a seconda del caso d'uso, come l'ottimizzazione degli iperparametri, la convalida incrociata e la selezione delle caratteristiche. L'obiettivo di una pipeline di machine learning è quello di automatizzare e standardizzare questi processi, semplificando lo sviluppo e la manutenzione di modelli di machine learning per varie applicazioni.

La storia delle pipeline di machine learning è strettamente legata all'evoluzione del machine learning e della data science come campi. Sebbene il concetto di workflow di trattamento dei dati sia antecedente al machine learning, la formalizzazione e l’uso diffuso delle pipeline di machine learning come le conosciamo oggi si sono sviluppati più recentemente.

I primi workflow di trattamento dei dati (antecedenti agli anni 2000): prima dell'adozione diffusa del machine learning, i workflow di trattamento dei dati venivano utilizzati per attività come la pulizia, la trasformazione e l'analisi dei dati. Questi workflow erano in genere manuali e prevedevano lo scripting o l'utilizzo di strumenti come il software per fogli di calcolo. Tuttavia, in questo periodo, il machine learning non rappresentava una parte centrale di questi processi.

Affermazione del machine learning (anni 2000): il machine learning ha acquisito importanza all'inizio degli anni 2000 con i progressi negli algoritmi, nella potenza di calcolo e nella disponibilità di grandi set di dati. Ricercatori e data scientist hanno iniziato ad applicare il machine learning a vari domini, generando un crescente bisogno di workflow sistematici e automatizzati.

Ascesa della data science (dalla fine degli anni 2000 ai primi anni 2010): il termine "data science" è diventato popolare come campo multidisciplinare che combinava statistica, analisi dei dati e machine learning. In questo periodo abbiamo assistito alla formalizzazione dei workflow di data science, tra cui il trattamento preventivo dei dati e la selezione e valutazione dei modelli, oggi parti integranti delle pipeline di machine learning.

Sviluppo di librerie e strumenti di machine learning (anni 2010): gli anni '10 del 2000 hanno portato allo sviluppo di librerie e strumenti di machine learning in grado di facilitare la creazione delle pipeline. Librerie come scikit-learn (per Python) e caret (per R) hanno fornito API standardizzate per la creazione e la valutazione di modelli di machine learning, semplificando la creazione delle pipeline.

Ascesa dell'AutoML (anni 2010): si sono affermati strumenti e piattaforme di machine learning automatizzato (AutoML), che miravano ad automatizzare il processo di creazione delle pipeline di machine learning. In genere, questi strumenti automatizzano attività quali l'ottimizzazione degli iperparametri, la selezione delle caratteristiche e la selezione dei modelli, rendendo il machine learning più accessibile ai non esperti con visualizzazioni e tutorial. Apache Airflow è un esempio di piattaforma di gestione del workflow open source che può essere utilizzata per costruire pipeline di dati.

Integrazione con DevOps (anni 2010): le pipeline di machine learning hanno iniziato ad essere integrate con le pratiche DevOps per abilitare l'integrazione continua e la distribuzione continua (CI/CD) dei modelli di machine learning. Questa integrazione ha evidenziato la necessità della riproducibilità, del controllo della versione e del monitoraggio nelle pipeline di ML. Questa integrazione viene definita come un insieme di operazioni di machine learning o MLOps, che aiutano i team di data science ad affrontare efficacemente la complessità di gestire l'orchestrazione ML. In una distribuzione in tempo reale, la pipeline risponde a una richiesta entro qualche millisecondo.