ESTE ARTIGO EM 5 SEGUNDOS:
- Este conteúdo é uma continuação do artigo: “Avaliação de soluções de Data Science: como criar modelos de machine learning“.
- A monitorização contínua dos modelos é essencial para garantir o sucesso sustentado e o desempenho ideal dos modelos de machine learning, envolvendo a observação do comportamento de um modelo ao longo do tempo e o acompanhamento das principais métricas para garantir a precisão e a fiabilidade.
- Várias plataformas open-source simplificam o ciclo de vida de machine learning, fornecendo ferramentas para o acompanhamento de experiências, o controlo de versões de modelos através de registos e a implementação perfeita com monitorização integrada, permitindo aos cientistas de dados enfrentar as complexidades da gestão de modelos para um sucesso sustentado.
No panorama dinâmico de Data Science, criar e implementar modelos de machine learning é apenas o começo. Para garantir um sucesso sustentado e um desempenho ótimo, a monitorização contínua destes modelos é crucial. A monitorização de modelos no pipeline de data science envolve o acompanhamento, a avaliação e a gestão do desempenho dos modelos experimentais e dos modelos implementados na produção.
Neste artigo, vamos aprofundar a importância da monitorização de modelos e explorar a forma como ferramentas como o MLflow podem permitir que os cientistas de dados acompanhem de perto as suas experiências e modelos implementados.
Compreender a monitorização de modelos
A monitorização de modelos refere-se ao processo contínuo de observação do comportamento de um modelo de machine learning ao longo do tempo, tanto durante a fase de desenvolvimento como após a implementação. Tal envolve o acompanhamento de várias métricas para garantir que o modelo continua a fornecer previsões precisas e fiáveis à medida que as distribuições de dados evoluem.
Aspetos-chave da monitorização de modelos
Métricas de desempenho
A monitorização do desempenho dos modelos envolve o acompanhamento de métricas importantes, como a exatidão, a precisão, o recall (recuperação), o F1 score, entre outras. Estas métricas fornecem informações sobre a forma como o modelo está a generalizar para novos dados e se ocorreu alguma degradação no desempenho.
Deteção de data drift
As distribuições de dados em cenários concretos raramente são estáticas. A monitorização da ocorrência de data drift envolve a comparação da distribuição de dados de entrada com os dados utilizados como base para o modelo. As ferramentas de monitorização permitem configurar processos automatizados para detetar e alertar quando ocorre um desvio significativo.
Deteção de model drift
À semelhança do data drift, o model drift envolve o acompanhamento de alterações nas previsões do modelo ao longo do tempo. As ferramentas de monitorização ativam o registo e a comparação do desempenho do modelo, permitindo identificar se a eficácia do modelo se degradou.
De que forma as ferramentas de monitorização de modelos facilitam a monitorização de modelos
Várias plataformas open source simplificam o ciclo de vida de machine learning. Uma abordagem fundamental é a capacidade de acompanhar e gerir experiências. Vejamos como estas ferramentas ajudam a manter os modelos sob controlo.
Experiment Tracking
Estas plataformas permitem registar e organizar experiências, facilitando a comparação de diferentes execuções e a identificação dos modelos mais bem sucedidos. Registam parâmetros, métricas e elementos, proporcionando uma visão global do seu processo de desenvolvimento de modelos.
Registo de modelos
Os registos de modelos funcionam como centros centrais para a gestão e o controlo de versões dos modelos. Isto garante que cada implementação se baseia numa versão específica do modelo, facilitando a reversão no caso de surgirem problemas.
Implementação e monitorização de modelos
Estas plataformas simplificam o processo de implementação, tornando fácil a transição da experimentação de modelos para a sua implementação na produção. Além disso, fornecem integrações com ferramentas de monitorização, permitindo acompanhar de perto o desempenho do modelo implementado.
Pensamentos finais
A monitorização de modelos é uma parte integrante do pipeline de data science que garante a eficácia contínua dos modelos de machine learning. Várias ferramentas, com o MLflow como exemplo, surgem como poderosos aliados, oferecendo funcionalidades que simplificam o acompanhamento de experiências, o controlo de versões de modelos e a monitorização da implementação. Ao tirar partido destas ferramentas, os cientistas de dados podem enfrentar com confiança as complexidades da gestão e monitorização de modelos, contribuindo para o sucesso sustentado dos seus esforços de machine learning.
