MLL, czyli klucz do sukcesu w świecie wspieranym przez AI

Nie ulega wątpliwości, że sztuczna inteligencja (AI) stała się fundamentem innowacyjności i konkurencyjności w wielu branżach. Aby w pełni wykorzystać potencjał AI, kluczowe jest zrozumienie i efektywne zarządzanie cyklem życia uczenia maszynowego (Machine Learning Lifecycle). Czym jest w takim razie MLL?

Machine Learning Lifecycle obejmuje wszystkie etapy tworzenia modeli, od zbierania danych, przez trenowanie i ewaluację modeli, aż po produkcyjne wdrożenie oraz monitorowanie ich jakości. Zrozumienie i optymalizacja każdego z tych etapów jest kluczem do sukcesu w dynamicznie rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji (AI).

„MLL pozwala nie tylko na tworzenie precyzyjnych i wydajnych modeli, ale również na ich ciągłe doskonalenie, co jest niezbędne w kontekście szybko zmieniających się wymagań biznesowych i technologicznych.”

– mówi Marek Mirowski, ML Team Leader w 3Soft.

Etapy Machine Learning Lifecycle (MLL)

Machine Learning Lifecycle (MLL) to kompleksowy proces składający się z kilku kluczowych etapów. Każdy z nich odgrywa istotną rolę w budowie, trenowaniu i wdrażaniu modeli, które mogą przynieść rzeczywiste korzyści.

Grafika 1. Etapy Machine Learning Lifecycle (MLL)

1. Definiowanie problemu

Pierwszym etapem MLL jest zrozumienie i zdefiniowanie problemu, który ma zostać rozwiązany. Wymaga to zrozumienia kontekstu biznesowego, celów projektu oraz oczekiwań interesariuszy. Kluczowe jest określenie, jakie dane będą potrzebne i jakie metryki sukcesu będą stosowane. Przykładem może być przewidywanie zachowań klientów, optymalizacja procesów produkcyjnych, czy wykrywanie awarii.

2. Zbieranie danych

Dane są podstawą każdego modelu uczenia maszynowego. Proces zbierania danych obejmuje identyfikację źródeł danych, ich gromadzenie oraz weryfikację jakości. Dane mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak bazy danych, systemy CRM, media społecznościowe, czy urządzenia IoT.

3. Przygotowanie danych

Po zebraniu danych następuje etap ich przygotowania. Obejmuje to czyszczenie, transformację i strukturyzację danych, aby były one odpowiednie do analizy. Często stosowane techniki to usuwanie duplikatów, radzenie sobie z brakującymi wartościami oraz standaryzacja skali zmiennych. Dzięki temu etapowi możliwe jest zidentyfikowanie potencjalnych problemów, takich jak brakujące wartości czy nietypowe obserwacje.

4. Analiza danych

Analiza danych to proces mający na celu zrozumienie ich właściwości oraz wzorców. Używa się do tego technik wizualizacji, takich jak wykresy i histogramy, oraz statystyki opisowej. Ten etap pomaga w identyfikacji istotnych cech, które mogą wpływać na model, oraz w zrozumieniu struktury danych.

5. Budowa modelu

Etap budowania modelu polega na wyborze odpowiednich algorytmów, trenowaniu modelu na zestawie danych treningowych oraz jego walidacji. Istotne jest także dostrajanie hiperparametrów w celu optymalizacji jakości modelu. Testowane mogą być różne algorytmy w celu znalezienia najlepszego rozwiązania dla danego problemu.

6. Ewaluacja modelu

Po zbudowaniu modelu następuje jego ocena. Wykorzystuje się do tego różne metryki w celu upewnienia się, że model spełnia określone kryteria i jest gotowy do wdrożenia.

7. Wdrożenie modelu

Wdrożenie to proces przeniesienia modelu do środowiska produkcyjnego, który wymaga integracji z istniejącymi systemami. Ten etap umożliwia rzeczywiste wykorzystanie modelu do rozwiązywania zdefiniowanego poprzednio problemu biznesowego.

8. Monitorowanie, optymalizacja oraz utrzymanie modelu

Po wdrożeniu modelu konieczne jest jego ciągłe monitorowanie i utrzymanie. Obejmuje to śledzenie jakości modelu w czasie, identyfikowanie degradacji wyników oraz aktualizację modelu w odpowiedzi na zmieniające się dane i warunki biznesowe. Regularna optymalizacja modelu jest kluczowa, aby utrzymać jego efektywność. Obejmuje to ponowne trenowanie modelu na nowych danych, dostrajanie hiperparametrów oraz wprowadzanie modyfikacji na podstawie analizy wyników.

Machine Learning Lifecycle i jego korzyści

Machine Learning Lifecycle przynosi liczne korzyści, które przekładają się na wyższą jakość, efektywność i niezawodność rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym:

• Struktura i organizacja – MLL wprowadza jasno zdefiniowaną strukturę i etapy, które prowadzą od pozyskiwania danych aż po wdrożenie modelu, co minimalizuje chaos i zwiększa efektywność.
• Lepsza jakość modelu – dzięki systematycznemu podejściu MLL, każda faza – od wstępnej analizy danych po walidację modelu – jest dokładnie zaplanowana i realizowana. Sprawia to, że modele są dokładniejsze i bardziej wiarygodne, co przekłada się na lepsze wyniki biznesowe.
• Zwiększona efektywność – strukturalne podejście pozwala na lepsze zarządzanie zasobami i minimalizowanie marnotrawstwa. Ułatwia to identyfikowanie i eliminowanie zbędnych działań, co prowadzi do oszczędności czasu oraz kosztów.
• Skalowalność – MLL pozwala na łatwiejsze skalowanie projektów. Jasno określone procedury i standardy umożliwiają szybsze wdrażanie nowych modeli i adaptację do rosnących potrzeb organizacji.
• Elastyczność – regularne monitorowanie i konserwacja modelu w ramach MLL umożliwia szybkie reagowanie na zmiany w danych wejściowych lub środowisku produkcyjnym, dzięki czemu modele mogą być stale aktualizowane i dostosowywane do nowych warunków.
• Replikowalność i śledzenie zmian – dokumentowanie i zarządzanie wersjami na każdym etapie cyklu życia ułatwia śledzenie zmian i replikowanie wyników, co umożliwia odtworzenie procesu w przypadku potrzeby audytu lub dalszego rozwijania modelu.
• Zapewnienie ciągłości operacyjnej – dzięki MLL organizacje mogą lepiej zarządzać ciągłością operacyjną w przypadku awarii modeli lub zmian w infrastrukturze IT. Poprzez dokumentację procesu i procedur, oraz stosowanie praktyk kontroli jakości, można szybko przywrócić działanie systemu do normy.
• Bezpieczeństwo i zgodność – MLL pozwala na wdrożenie standardów bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami na każdym etapie procesu, dzięki czemu możliwe jest jego działanie zgodnie z aktualnymi wytycznymi prawnymi oraz regulacyjnymi.

Grafika 2. Korzyści płynące z Machine Learning Lifecycle

MLL czy gotowe rozwiązania?

Decyzja między wykorzystaniem gotowych modeli Machine Learning a stosowaniem modeli opartych na pełnym cyklu życia ML zależy od różnych czynników.

Gotowe modele ML są bardzo atrakcyjne z uwagi na szybkość wdrożenia i łatwość użycia. Są idealne do szybkich testów i wdrożeń, zwłaszcza w sytuacjach, gdzie czas jest kluczowy. Wiele platform oferuje interfejsy API do bezpośredniego wykorzystania modeli, co znacznie upraszcza integrację, nawet dla osób z ograniczoną wiedzą technologiczną. Ponadto korzystanie z gotowych modeli może być ekonomiczne: eliminuje konieczność inwestowania w zaawansowaną infrastrukturę obliczeniową i zatrudniania wysoko wykwalifikowanych specjalistów.

Mimo wielu zalet, gotowe modele mają również swoje ograniczenia. Mogą nie być właściwie dopasowane do specyficznych potrzeb i danych konkretnego projektu, co z kolei może wpływać na ich efektywność. W zależności od obszaru zastosowania dedykowany model może natomiast uwzględniać liczne zmienne, takie jak m.in.: temperatura otoczenia, ciśnienie, pogodę, zmiany w kursie walut, dostępność surowców i wiele innych. A wszystko to w dowolnej kombinacji.

Co więcej, w przypadku gotowych modeli użytkownicy, nawet Ci z bardziej zaawansowaną wiedzą technologiczną, mają ograniczoną możliwość modyfikacji i optymalizacji modeli, co może stanowić wyzwanie w bardziej zaawansowanych projektach.

„Stosowanie modeli opartych na pełnym cyklu życia ML pozwala na lepsze dostosowanie modeli do specyficznych potrzeb organizacji. Daje pełną kontrolę nad każdym etapem cyklu życia modelu – od zbierania i przetwarzania danych, przez trenowanie modelu, aż po jego wdrożenie i monitorowanie. Dzięki temu możliwa jest optymalizacja i ulepszanie modeli w odpowiedzi na zmieniające się wymagania i dane. Jednak pełny cykl życia modelu ML wymaga więcej czasu i zasobów na rozwój i wdrożenie. Wymaga to także zaangażowania zespołu specjalistów oraz zaawansowanej infrastruktury technicznej, co może stanowić barierę dla niektórych organizacji, dlatego wybór odpowiedniego podejścia powinien być uzależniony od specyficznych potrzeb, zasobów i celów organizacji.”

– tłumaczy Marek Mirowski.

Czy warto inwestować w MLL?

Zrozumienie i skuteczne zarządzanie każdym z etapów Machine Learning Lifecycle jest kluczem do sukcesu w projektach AI. Organizacje, które inwestują w rozwój kompetencji związanych z MLL, mogą liczyć na lepsze wyniki biznesowe, większą innowacyjność i przewagę konkurencyjną. Poprawnie zdefiniowany i zarządzany MLL może prowadzić do lepszej jakości modeli, szybszego wdrażania i bardziej spójnych wyników. Organizacje, które stosują MLL, mogą skuteczniej przewidywać trendy, optymalizować operacje i zwiększać satysfakcję klientów.

Systematyczne podejście MLL umożliwia lepsze zarządzanie zasobami, minimalizowanie ryzyka błędów oraz szybsze reagowanie na zmiany w danych czy otoczeniu biznesowym. To wszystko sprawia, że MLL jest kluczowym elementem w osiąganiu sukcesów w projektach z zakresu sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego.