Saiba Mais Sobre Plataformas de MLOps
Quem Usa Plataformas de MLOps?
Os cientistas de dados estão em alta demanda, mas há uma escassez no número de profissionais qualificados disponíveis. O conjunto de habilidades é variado e vasto (por exemplo, há necessidade de entender uma vasta gama de algoritmos, matemática avançada, habilidades de programação e mais); portanto, tais profissionais são difíceis de encontrar e exigem alta compensação. Para enfrentar esse problema, as plataformas estão cada vez mais incluindo recursos que facilitam o desenvolvimento de soluções de IA, como capacidades de arrastar e soltar e algoritmos pré-construídos.
Além disso, para que os projetos de ciência de dados sejam iniciados, é fundamental que a empresa como um todo compre esses projetos. As plataformas mais robustas fornecem recursos que dão aos usuários não técnicos a capacidade de entender os modelos, os dados envolvidos e os aspectos do negócio que foram impactados.
Engenheiros de dados: Com capacidades robustas de integração de dados, engenheiros de dados encarregados do design, integração e gerenciamento de dados usam essas plataformas para colaborar com cientistas de dados e outras partes interessadas dentro da organização.
Cientistas de dados cidadãos: Especialmente com o aumento de recursos mais amigáveis ao usuário, cientistas de dados cidadãos que não são treinados profissionalmente, mas desenvolveram habilidades de dados, estão cada vez mais recorrendo ao MLOps para trazer IA para sua organização.
Cientistas de dados profissionais: Cientistas de dados especialistas aproveitam essas plataformas para escalar operações de ciência de dados ao longo do ciclo de vida, simplificando o processo de experimentação para implantação, acelerando a exploração e preparação de dados, bem como o desenvolvimento e treinamento de modelos.
Partes interessadas nos negócios: As partes interessadas nos negócios usam essas ferramentas para obter clareza sobre os modelos de aprendizado de máquina e entender melhor como eles se relacionam com o negócio como um todo e suas operações.
Quais são as Alternativas às Plataformas de MLOps?
Alternativas às Plataformas de MLOps podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:
Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina: Dependendo do caso de uso, as empresas podem considerar plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina. Este software fornece uma plataforma para o desenvolvimento completo de ponta a ponta de modelos de aprendizado de máquina e pode fornecer recursos mais robustos em torno da operacionalização desses algoritmos.
Software de aprendizado de máquina: As Plataformas de MLOps são ótimas para o monitoramento e gerenciamento em grande escala de modelos, seja para visão computacional, processamento de linguagem natural (NLP) e mais. No entanto, em alguns casos, as empresas podem querer uma solução que esteja mais prontamente disponível na prateleira, que possam usar de forma plug-and-play. Nesse caso, elas podem considerar software de aprendizado de máquina, que envolverá menos tempo de configuração e custos de desenvolvimento.
Muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina realizam várias tarefas e funções. Esses algoritmos podem consistir em algoritmos de aprendizado de máquina mais específicos, como aprendizado de regras de associação, redes bayesianas, agrupamento, aprendizado de árvore de decisão, algoritmos genéticos, sistemas de classificação de aprendizado e máquinas de vetores de suporte, entre outros. Isso ajuda as organizações que procuram soluções pontuais.
Software Relacionado às Plataformas de MLOps
Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com Plataformas de MLOps incluem:
Software de preparação de dados: O software de preparação de dados ajuda as empresas com seu gerenciamento de dados. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para análise simples. Embora as Plataformas de MLOps ofereçam recursos de preparação de dados, as empresas podem optar por uma ferramenta de preparação dedicada.
Software de data warehouse: A maioria das empresas possui um grande número de fontes de dados díspares, e para melhor integrar todos os seus dados, elas implementam um data warehouse. Os data warehouses armazenam dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, permitindo que ferramentas de inteligência de negócios e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório.
Software de rotulagem de dados: Para alcançar o aprendizado supervisionado, é fundamental ter dados rotulados. Colocar em prática um esforço sistemático e sustentado de rotulagem pode ser auxiliado por software de rotulagem de dados, que fornece um conjunto de ferramentas para as empresas transformarem dados não rotulados em dados rotulados e construírem algoritmos de IA correspondentes.
Software de processamento de linguagem natural (NLP): O NLP permite que aplicativos interajam com a linguagem humana usando um algoritmo de aprendizado profundo. Os algoritmos de NLP recebem a linguagem como entrada e fornecem uma variedade de saídas com base na tarefa aprendida. Os algoritmos de NLP fornecem reconhecimento de voz e geração de linguagem natural (NLG), que converte dados em linguagem humana compreensível. Alguns exemplos de usos de NLP incluem chatbots, aplicativos de tradução e ferramentas de monitoramento de redes sociais que escaneiam redes sociais em busca de menções.
Como Comprar Plataformas de MLOps
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Plataformas de MLOps
Se uma empresa está começando e procurando comprar sua primeira plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina, ou onde quer que uma empresa esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar a melhor opção.
A primeira etapa no processo de compra deve envolver uma análise cuidadosa dos dados da empresa. Como uma parte fundamental da jornada de ciência de dados envolve engenharia de dados (ou seja, coleta e análise de dados), as empresas devem garantir que a qualidade de seus dados seja alta e que a plataforma em questão possa lidar adequadamente com seus dados, tanto em termos de formato quanto de volume. Se a empresa acumulou muitos dados, deve procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; estes devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão.
Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a criar uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou no local e mais.
Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de ciência de dados.
Comparar Plataformas de MLOps
Criar uma lista longa
Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após todas as demonstrações serem concluídas, ajuda a preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.
Criar uma lista curta
A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de concorrentes, de preferência não mais do que três a cinco. Com essa lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.
Conduzir demonstrações
Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma comparativa e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.
Seleção de Plataformas de MLOps
Escolher uma equipe de seleção
Antes de começar, criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação, é crucial. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização com o interesse, habilidades e tempo certos para participar deste processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que preencham funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em assuntos de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes multitarefas e assumindo mais responsabilidades.
Negociação
Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa não significa que seja fixo (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.
Decisão final
Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.
Implementação de Plataformas de MLOps
Como as Plataformas de MLOps são Implementadas?
A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sábio utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz.
Quem é Responsável pela Implementação das Plataformas de MLOps?
Pode ser necessário muitas pessoas, ou muitas equipes, para implantar adequadamente uma plataforma de ciência de dados, incluindo engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de software. Isso ocorre porque, como mencionado, os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, é raro que uma pessoa ou mesmo uma equipe tenha uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode começar a juntar seus dados e iniciar a jornada da ciência de dados, começando com a preparação e gerenciamento adequados dos dados.
Como é o Processo de Implementação para Plataformas de MLOps?
Em termos de implementação, é típico que a implantação da plataforma comece de forma limitada e, posteriormente, seja ampliada de forma mais ampla. Por exemplo, uma marca de varejo pode decidir testar A/B o uso de um algoritmo de personalização para um número limitado de visitantes do seu site para entender melhor como está se saindo. Se a implantação for bem-sucedida, a equipe de ciência de dados pode apresentar suas descobertas à equipe de liderança (que pode ser o CTO, dependendo da estrutura da empresa).
Se a implantação não foi bem-sucedida, a equipe pode voltar à prancheta, tentando descobrir o que deu errado. Isso envolverá examinar os dados de treinamento, bem como os algoritmos usados. Se tentarem novamente, mas nada parecer bem-sucedido (ou seja, o resultado é falho ou não há melhoria nas previsões), a empresa pode precisar voltar ao básico e revisar seus dados como um todo.
Quando Deveria Implementar Plataformas de MLOps?
Como mencionado anteriormente, a engenharia de dados, que envolve a preparação e coleta de dados, é uma característica fundamental dos projetos de ciência de dados. Portanto, as empresas devem priorizar a organização de seus dados, garantindo que não haja registros duplicados ou campos desalinhados. Embora isso pareça básico, não é nada disso. Dados falhos como entrada resultarão em dados falhos como saída.
Tendências das Plataformas de MLOps
AutoML
O AutoML ajuda a automatizar muitas tarefas necessárias para desenvolver aplicativos de IA e aprendizado de máquina. Os usos incluem preparação automática de dados, engenharia de características automatizada, fornecimento de explicabilidade para modelos e mais.
IA Embutida
A funcionalidade de aprendizado de máquina e aprendizado profundo está cada vez mais embutida em quase todos os tipos de software, independentemente de o usuário estar ciente disso ou não. Usar IA embutida dentro de software como CRM, automação de marketing e soluções de análise permite que os usuários simplifiquem processos, automatizem certas tarefas e obtenham uma vantagem competitiva com capacidades preditivas. A IA embutida pode gradualmente ganhar força nos próximos anos e pode fazê-lo da mesma forma que a implantação em nuvem e as capacidades móveis fizeram na última década ou mais. Eventualmente, os fornecedores podem não precisar destacar os benefícios de seus produtos com aprendizado de máquina, pois isso pode ser simplesmente assumido e esperado.
Aprendizado de Máquina como Serviço (MLaaS)
O ambiente de software se moveu para uma estrutura mais granular, de microsserviços, particularmente para necessidades de operações de desenvolvimento. Além disso, o boom dos serviços de infraestrutura de nuvem pública permitiu que grandes empresas oferecessem serviços de desenvolvimento e infraestrutura para outras empresas com um modelo de pagamento conforme o uso. O software de IA não é diferente, pois as mesmas empresas oferecem MLaaS para outras empresas.
Os desenvolvedores aproveitam facilmente esses algoritmos e soluções pré-construídos alimentando-os com seus próprios dados para obter insights. Usar sistemas construídos por empresas de grande porte ajuda pequenas empresas a economizar tempo, recursos e dinheiro, eliminando a necessidade de contratar desenvolvedores de aprendizado de máquina qualificados. O MLaaS crescerá ainda mais à medida que as empresas continuarem a depender desses microsserviços e à medida que a necessidade de IA aumentar.
Explicabilidade
Quando se trata de algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente aprendizado profundo, pode ser particularmente difícil explicar como eles chegaram a certas conclusões. A IA explicável, também conhecida como XAI, é o processo pelo qual o processo de tomada de decisão dos algoritmos é tornado transparente e compreensível para os humanos. A transparência é o princípio mais prevalente na literatura atual de ética em IA, e, portanto, a explicabilidade, um subconjunto da transparência, torna-se crucial. As Plataformas de MLOps estão cada vez mais incluindo ferramentas para explicabilidade, ajudando os usuários a incorporar explicabilidade em seus modelos e atender aos requisitos de explicabilidade de dados em legislações como a lei de privacidade da União Europeia, o GDPR.
