Nuno Chicória

Um den Erfolg eines Data Science Projekts zu gewährleisten, muss gleich zu Beginn eine Durchführbarkeitsanalyse durchgeführt werden. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Anforderungen, Zeitpläne, Datenzugriffsmethoden, Spezifikationen usw. Aus diesem Grund kann man ein Projekt nicht starten, ohne den aktuellen Status und die zukünftige Richtung der Organisation zu verstehen.Die Bedeutung von Daten ist in verschiedenen Sektoren weithin anerkannt, und ihre Nutzung ist ein entscheidender Faktor, der einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen oder sogar die grundlegende Natur eines Unternehmens verändern kann.

Der Bereich Data Science, der einen zeitgemäßen Ansatz verfolgt, setzt innovative Techniken, Methoden und Technologien ein, um seit langem bestehende Herausforderungen zu bewältigen, das gesamte Potenzial von Daten zu erschließen und verborgene Muster aufzudecken. Entdecken Sie, wie unser Data Science Assessment Ihnen helfen kann, Ihr Projekt voranzubringen.

Zu diesem Zweck müssen Sie zunächst (i) den Reifegrad der Datenerfassung und -verarbeitung, (ii) das Datenvolumen und die Skalierungsanforderungen und (iii) die im Unternehmen eingesetzten Technologien bewerten:

• Reifegrad der Datenerfassung und -verarbeitung – Hier geht es darum, zu beurteilen, ob die Organisation über gut etablierte Fähigkeiten zur Erfassung und Speicherung von Daten verfügt, um die angestrebten Erkenntnisse zu gewinnen. Hier gibt es im Allgemeinen drei Stufen: (i) die Einstiegsstufe, bei der Verbesserungen bei der Datenerfassung und -verarbeitung erforderlich sind, um geeignete Data-Science-Tools zu entwickeln; (ii) die Zwischenstufe, bei der der Kunde bereits über Mechanismen zur Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung verfügt und bereit ist, sich in Richtung Data Science zu entwickeln; und (iii) die fortgeschrittene Stufe, bei der die Organisation bereits einige Data-Science-Prozesse in ihre jeweiligen Geschäftsbereiche integriert hat.
• Volumen- und Skalierungsanforserungen – Hier bestimmen wir die Datenspeicherung und deren Skalierbarkeit.
• Verwendete Technologien in der Organisation – Das Verständnis der technologischen Infrastruktur der Organisation ist entscheidend, um die beste Lösung für jede Situation in Zusammenarbeit mit unserem Kunden zu erarbeiten. Dies beinhaltet die Nutzung der Vorteile und die Minderung der Nachteile der beteiligten Technologien, abhängig von den Umständen.Neben der technologischen Komponente ist die geschäftliche Komponente ein entscheidender Faktor für den Erfolg. Sie bildet in der Regel die Brücke zwischen dem aktuellen Zustand (AS IS) und dem angestrebten zukünftigen Zustand (TO BE). Das Verständnis des geschäftlichen Kontextes ist in verschiedenen Phasen des Prozesses von großer Bedeutung. In der Anfangsphase kann die Kenntnis der Herausforderungen und Faktoren, die sich direkt oder indirekt auf die Ergebnisse auswirken – je nach Projekttyp – rechtliche Erwägungen, Prozessabläufe, branchenspezifische Nuancen, technische Terminologie und mehr betreffen. In der Datenanalysephase kann der Geschäftskontext dabei helfen, Beziehungen zwischen Merkmalen oder die Bewertung von Mustern zu identifizieren. Die korrekte Ausrichtung von Technologie und Geschäft ist von größter Bedeutung, nicht nur aus den oben genannten Gründen, sondern auch, um das Verständnis in den folgenden Phasen zu erleichtern.

Um einen tieferen Einblick in die nächste Phase unserer Reise zu erhalten, müssen wir unter anderem folgende Schlüsselmerkmale berücksichtigen:

• Qualität und Quantität der Daten – Die verfügbaren Daten spielen eine zentrale Rolle bei der Beschreibung der Herausforderungen, die angegangen werden können, aber auch der Prozesse und Anstrengungen, die für die notwendigen, auf jeden Kunden zugeschnittenen Entwicklungen erforderlich sind. Darüber hinaus stellt sich die Frage, ob es machbar ist, über den derzeitigen Umfang hinaus zusätzliche Daten zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten.
• Wie das Modell „gefüttert“ wird – Es ist wichtig zu wissen, woher die für das Training benötigten Daten stammen und welche Auslöser und Abfragen an das Modell gerichtet sind. So muss zum Beispiel bestimmt werden, ob die Abfragen vom Front-End, Back-End oder von beiden stammen.
• Kontext der Modellnutzung – Der beabsichtigte Verwendungszweck des Modells spielt bei der Projektdefinition eine wichtige Rolle. Faktoren wie die Häufigkeit der Anfragen, Echtzeit- oder Batch-Abfragen und die Akzeptanz einer möglichen Wartezeit von fünf Minuten auf die Ergebnisse werden zu entscheidenden Überlegungen.
• Art des Problems – Die zu bewältigenden Herausforderungen können die Entwicklung eines Modells, die Einrichtung eines Überwachungs- und Wartungsprozesses oder die Extraktion relevanter Informationen durch Techniken wie Data Mining und die Entdeckung von Beziehungen zwischen Variablen oder Mustern in den Daten erfordern.

Jede dieser Besonderheiten, insbesondere die Struktur und der jeweilige Inhalt der Daten, verleihen jeder Herausforderung einen einzigartigen Charakter. Folglich ist die Ungewissheit ein ständiger Faktor in jedem Projekt, vor allem in der Anfangsphase, in der die Feinheiten der Daten und die bestehende organisatorische Realität noch nicht vollständig verstanden werden.

Unser Team ist bestens gerüstet, um die komplexesten Herausforderungen anzugehen. Wir haben eine Methode entwickelt, um der inhärenten Unsicherheit von Data Science Projekten entgegenzuwirken, während wir gleichzeitig Fortschritte im definierten Umfang sicherstellen und unseren Kunden erheblichen Mehrwert liefern, unterstützt durch agile Methoden.

1. Zunächst analysieren wir umfassend die Durchführbarkeit des Projekts, indem wir es aus wirtschaftlicher und technischer Sicht untersuchen und die Erfolgskriterien genau definieren.

2. Anschließend erstellen und vergleichen wir verschiedene Modelle und ermitteln dasjenige, das den festgelegten Kriterien am ehesten entspricht.

3. Schließlich nutzen wir die gewonnenen Erkenntnisse, um den Einsatz und die Überwachung unserer Lösung in einer Produktionsumgebung sorgfältig zu planen und durchzuführen, wobei wir uns bewusst sind, dass eine Data-Science-Lösung ständig überwacht und gepflegt werden muss.

Dank unseres unermüdlichen Engagements für kontinuierliche Verbesserungen wurde Xpand IT im Jahr 2022 zum zweiten Mal in Folge mit dem begehrten „Microsoft Partner of the Year Award“ ausgezeichnet. Diese Auszeichnung festigt unseren Status als anerkannte Experten für Microsoft-Tools.

In der dynamischen Landschaft der Datenwissenschaft ist die Erstellung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen nur der Anfang. Um einen dauerhaften Erfolg und eine optimale Leistung zu gewährleisten, ist eine kontinuierliche Überwachung dieser Modelle von entscheidender Bedeutung. Die Modellüberwachung in der Data-Science-Pipeline umfasst die Verfolgung, Bewertung und Verwaltung der Leistung sowohl von experimentellen Modellen als auch von Modellen, die in der Produktion eingesetzt werden.
In diesem Blogbeitrag gehen wir auf die Bedeutung der Modellüberwachung ein und untersuchen, wie Tools wie MLflow Datenwissenschaftler in die Lage versetzen können, ihre Experimente und eingesetzten Modelle genau im Auge zu behalten.

Die Modellüberwachung bezieht sich auf den fortlaufenden Prozess der Beobachtung des Verhaltens eines maschinellen Lernmodells im Laufe der Zeit, sowohl während der Entwicklungsphase als auch nach der Bereitstellung. Dabei werden verschiedene Metriken verfolgt, um sicherzustellen, dass das Modell auch weiterhin genaue und zuverlässige Vorhersagen liefert, wenn sich die Datenverteilungen weiterentwickeln.

Die Überwachung der Leistung Ihrer Modelle umfasst die Verfolgung von Schlüsselkennzahlen wie Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung, F1-Score und mehr. Diese Metriken geben Aufschluss darüber, wie gut sich das Modell auf neue Daten verallgemeinern lässt und ob eine Verschlechterung der Leistung eingetreten ist.

Datenverteilungen in realen Szenarien sind selten statisch. Bei der Überwachung der Datenabweichung wird die Verteilung der eingehenden Daten mit den Daten verglichen, auf denen das Modell trainiert wurde. Mit Monitoring-Tools können Sie automatisierte Prozesse einrichten, um signifikante Abweichungen zu erkennen und zu melden.

Ähnlich wie bei der Datenabweichung geht es bei der Modellabweichung darum, Veränderungen in den Vorhersagen des Modells im Laufe der Zeit zu verfolgen. Mit Hilfe von Überwachungswerkzeugen können Sie die Modellleistung protokollieren und vergleichen und so feststellen, ob die Effektivität des Modells nachgelassen hat.

Verschiedene Open-Source Plattformen vereinfachen den Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Ein wichtiger Ansatz ist die Möglichkeit, Experimente zu verfolgen und zu verwalten. Im Folgenden erfahren Sie, wie diese Tools dabei helfen, Ihre Modelle zu überwachen:

Diese Plattformen ermöglichen es Ihnen, Experimente zu protokollieren und zu organisieren, so dass Sie verschiedene Durchläufe leicht vergleichen und die erfolgreichsten Modelle identifizieren können. Sie zeichnen Parameter, Metriken und Artefakte auf und bieten so einen umfassenden Überblick über Ihren Modellentwicklungsprozess.

Modellregistraturen dienen als zentrale Drehscheiben für die Verwaltung und Versionierung von Modellen. Dadurch wird sichergestellt, dass jede Bereitstellung auf einer bestimmten Version des Modells basiert, was ein einfaches Rollback ermöglicht, falls Probleme auftreten.

Diese Plattformen vereinfachen den Bereitstellungsprozess und ermöglichen den nahtlosen Übergang vom Experimentieren mit Modellen zur Bereitstellung in der Produktion. Darüber hinaus bieten sie Integrationen mit Überwachungstools, mit denen Sie die Leistung des eingesetzten Modells genau im Auge behalten können.

Die Modellüberwachung ist ein integraler Bestandteil der Data Science Pipeline, die die kontinuierliche Effektivität von Machine Learning-Modellen gewährleistet. Verschiedene Tools, wie z.B. MLflow, erweisen sich als leistungsstarke Verbündete und bieten Funktionen, die die Nachverfolgung von Experimenten, die Modellversionierung und die Überwachung der Bereitstellung optimieren. Durch den Einsatz dieser Tools können Datenwissenschaftler die Komplexität der Modellverwaltung und -überwachung selbstbewusst meistern und so zum nachhaltigen Erfolg ihrer Bemühungen im Bereich des maschinellen Lernens beitragen.