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Massimizzare il potenziale dei modelli di Machine Learning con il framework MLOps di Data Reply.
L'apprendimento automatico nel campo del machine learning richiede una gestione attenta dei modelli e del flusso dei dati. Spesso ci si trova in una situazione iniziale in cui i modelli sono altamente efficaci, ma nel corso del tempo le loro prestazioni subiscono un forte degrado, rendendo le stime estremamente imprecise e potenzialmente dannose per il cliente finale. Uno dei fattori principali che contribuisce a questo degrado è il data drift, un fenomeno che si verifica quando i dati in ingresso si discostano significativamente dai dati utilizzati per addestrare il modello.
È inoltre comune che i dati di input di un modello di machine learning subiscano variazioni nel corso del tempo. Tale variazione può essere dovuta ad una moltitudine di fattori: cambio delle abitudini, mutamento delle condizioni di mercato, fluttuazioni stagionali. Riconoscere, prevenire e arginare le conseguenze del data drift rappresenta una sfida impegnativa, ma che apre a nuove opportunità.
La soluzione proposta e realizzata da Data Reply è un framework di MLOps (Machine Learning Operations). MLOps è un insieme di tecniche, pratiche e processi, ispirate al mondo del DevOps, che permettono alle aziende di gestire in maniera quanto più efficace ed efficiente il ciclo di vita di modelli di Machine Learning sfruttandone a pieno le potenzialità.
In particolare, tramite approcci di MLOps è possibile creare pipeline che permettono di gestire i modelli di Machine Learning dalle fasi di sviluppo fino alla messa in produzione, gestendone al contempo la manutenzione ed il monitoraggio.
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Il framework realizzato da Data Reply prevede l’utilizzo di pipeline per l’automatizzazione delle fasi di vita di un modello di Machine Learning: