Aprendizaje automático ha experimentado un auge impresionante en los últimos años y se ha convertido en una herramienta crucial en muchas industrias. Un componente crucial en el desarrollo de potentes modelos de aprendizaje automático son los denominados pipelines. Estos procesos permiten definir y automatizar flujos de trabajo complejos para preparar datos, entrenar modelos y generar predicciones. En este artículo, explicamos los fundamentos de los pipelines de aprendizaje automático y resumimos los aspectos más importantes.

Índice

¿Qué son los conductos de aprendizaje automático?

Los conductos de aprendizaje automático son un enfoque metódico para automatizar y estructurar el proceso de aprendizaje automático. Permiten la conexión y secuenciación eficientes de diferentes tareas para garantizar la ejecución fluida de las tareas de aprendizaje automático.

Mediante el uso de cadenas de aprendizaje automático, se automatizan los pasos complejos y repetitivos de la formación de modelos y las predicciones. Esto facilita el manejo de grandes Volumen de datosya que los conductos optimizan el flujo de datos, la preparación y la extracción de la información pertinente.

Los pipelines permiten una ejecución sistemática y reproducible de las tareas de aprendizaje automático combinando los pasos de procesamiento en un orden lógico. Esto crea una estructura clara que simplifica el entrenamiento y la selección de modelos. Además, los pipelines de aprendizaje automático ofrecen la posibilidad de comparar diferentes modelos y algoritmos e identificar las mejores opciones para un problema determinado. Permiten una evaluación rápida y eficaz de los modelos para valorar su rendimiento y precisión.

¿Por qué necesita canalizaciones ML?

Los pipelines de ML son una herramienta esencial en el mundo del aprendizaje automático. Proporcionan una forma estructurada y eficiente de desarrollar, entrenar y desplegar modelos de ML complejos. Hemos recopilado las razones más importantes por las que los pipelines de ML son indispensables para el aprendizaje automático:

Gestión de datos: Los pipelines de ML ayudan en la gestión de datos. Permiten la extracción, transformación y carga (ETL) de datos de distintas fuentes. Este proceso limpia y estructura los datos para prepararlos para el entrenamiento de modelos.

Formación de modelos: Los pipelines proporcionan un método sistemático para entrenar modelos. Permiten seleccionar y probar distintos algoritmos e hiperparámetros. Al automatizar el proceso de formación, pueden desarrollarse y compararse varios modelos en paralelo.

Ingeniería de funciones: Las canalizaciones de ML facilitan la extracción y selección de características relevantes de los datos. Proporcionan herramientas para transformar y escalar características con el fin de mejorar el rendimiento del modelo.

Validación del modelo: Los pipelines permiten evaluar el rendimiento de los modelos mediante técnicas de validación como la validación cruzada y métricas como la exactitud, la precisión y el recuerdo. Esto permite verificar la solidez y fiabilidad de los modelos.

Ampliación y despliegue: Las canalizaciones de ML permiten escalar modelos sin problemas a grandes conjuntos de datos y desplegarlos eficientemente en entornos de producción. Automatizan el proceso de versionado, actualización y supervisión de modelos.

En resumen, las canalizaciones de ML son esenciales para gestionar todo el ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático. Proporcionan estructura, eficiencia y reutilización, lo que da lugar a ciclos de desarrollo más rápidos, mejores modelos y una mejora de la productividad. Tratamiento de datos lleva.

¿Cómo funcionan los pipelines de ML?

Una canalización de ML es un marco que permite conectar e instrumentar a la perfección los distintos pasos de un flujo de trabajo de ML. De forma similar a una fábrica en la que diferentes máquinas y estaciones de trabajo trabajan juntas en un orden específico para producir un producto, las canalizaciones de ML permiten la integración y ejecución sin fisuras de los pasos de procesamiento y modelado de datos.

El funcionamiento de las canalizaciones de ML se basa en la idea de secuenciar y encadenar operaciones. Cada paso de la cadena toma datos de entrada, realiza una operación específica y pasa los resultados al siguiente paso. De este modo, los datos pueden fluir a través de diferentes etapas de procesamiento y transformación antes de ser introducidos en un modelo.

¿Cuáles son los pasos más importantes en los ML Pipelines?

Preparación de datos
En el proyecto de aprendizaje automático, primero se recopilan los datos pertinentes. Estos proceden de diversas fuentes, como archivos CSV, bases de datos o APIs. Las bibliotecas de Python como Pandas, NumPy y Requests soportan la recuperación de datos.

A continuación se procede a la limpieza de datos, en la que se identifican y corrigen errores, valores perdidos y valores atípicos. Pandas y Scikit-learn ofrecen funciones de limpieza y manipulación de datos.
Ingeniería de funciones
A la limpieza de datos le sigue la extracción de características, en la que las características relevantes se extraen de los datos existentes. Las bibliotecas de Python como Scikit-learn ofrecen funciones como el análisis de componentes principales (PCA) o el escalado de características para la extracción de características.

El objetivo de la selección de características es identificar las más importantes y eliminar las irrelevantes o redundantes. Para ello, existen bibliotecas de Python como Scikit-learn, Recursive Feature Elimination (RFE) o SelectKBest que permiten la selección automática de características.
Desarrollo de modelos y formación
La selección del modelo es fundamental para la precisión y el rendimiento del sistema de aprendizaje automático. Python ofrece bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow y Keras con una amplia gama de modelos y algoritmos para diferentes aplicaciones.

Tras la selección del modelo, los datos se dividen en conjuntos de entrenamiento y de prueba. A continuación, el modelo se entrena con los datos de entrenamiento y se valida con los datos de prueba. Las bibliotecas de Python también ofrecen funciones para el entrenamiento y la validación de modelos, incluida la validación cruzada y métricas como la exactitud, la precisión y la recuperación.
Evaluación y mejora de modelos
Tras el entrenamiento y la validación del modelo, la evaluación del mismo es crucial. Basándose en la evaluación del modelo, pueden introducirse mejoras para aumentar el rendimiento.
Despliegue y control
Tras el desarrollo y la mejora del modelo, hay que prepararlo para su uso productivo. Esto incluye guardar el modelo y crear una API o interfaz de usuario.

Tras la implantación, es importante supervisar el modelo y su rendimiento en el entorno de producción. Esto incluye el seguimiento de las métricas, la detección de cambios en los datos o el comportamiento, y la actualización del modelo según sea necesario.

Desde la preparación de los datos, pasando por la ingeniería de características y el desarrollo de modelos, hasta su evaluación y despliegue, los desarrolladores de Python están bien equipados para desarrollar pipelines de ML eficaces y escalables. Mediante el uso de bibliotecas de Python, se dispone de una amplia gama de herramientas para apoyar cada paso del proceso y mejorar continuamente el rendimiento del modelo.

Componentes de código abierto para MLOps Pipelines

Código abierto-los componentes desempeñan un papel crucial en las canalizaciones de MLOps, ya que ofrecen flexibilidad y adaptabilidad. Hemos identificado cinco componentes de código abierto que creemos que añaden valor:

Flujo de aire Apache: Un marco para crear, planificar y supervisar flujos de trabajo.
Kubeflow: Una plataforma para orquestar flujos de trabajo de ML en Kubernetes.
Servicio TensorFlow: Una herramienta para proporcionar modelos TensorFlow como API RESTful.
TFX (TensorFlow Extendido): Un marco para el preprocesamiento, la ingeniería de características y la validación de modelos.
MLflow: Un marco para la experimentación, el registro y el seguimiento de modelos.

Estos componentes de código abierto permiten a los equipos de MLOps crear flujos de trabajo más eficientes que integran y automatizan a la perfección el desarrollo, la formación y la implantación de modelos de ML. Las diversas opciones y la activa comunidad de desarrolladores convierten el código abierto en un valioso recurso para las canalizaciones de MLOps.

Resumen

En general, el uso de pipelines de aprendizaje automático ofrece muchas ventajas a la hora de entrenar modelos y aplicarlos en un entorno productivo. Los pipelines permiten preprocesar eficazmente los datos, entrenar y validar modelos, y almacenar y exportar automáticamente los resultados. Sin embargo, la creación de pipelines suele requerir cierto trabajo preparatorio para enlazar los distintos pasos de forma significativa y adaptarlos a los requisitos específicos de un problema. La integración de nuevos datos o el uso de otros modelos también pueden requerir ajustes en la canalización.

Los pipelines de aprendizaje automático son especialmente adecuados para aplicaciones que requieren una base de datos elevada y procedimientos de modelización complejos. Proporcionan un enfoque automatizado para el desarrollo de modelos y permiten iteraciones más rápidas y la mejora de los modelos.