Desafios de Machine Learning Operations : como superá-los com o DHuO Data

O que é MLOps? Cultura e prática de engenharia de ML que visa otimizar o desenvolvimento e a produção de modelos de Aprendizado de Máquina. Porém, implementar Machine Learning Operations possui desafios. 

Cada vez mais empresas investem em ciência de dados e recursos de Machine Learning (ML) para criar modelos preditivos que tragam valor aos negócios. 

Machine Learning Operations, conhecido como MLOps, é uma cultura e uma prática de engenharia de ML que visa o desenvolvimento eficiente desses modelos em produção, garantindo a qualidade e o desempenho deles ao longo do tempo.

Desenvolver e produzir modelos de Machine Learning, no entanto, apresenta desafios, como: baixa qualidade dos dados, métodos de treinamentos incorretos e introdução de vieses implícitos, por exemplo. Acompanhe! 

Desafios no desenvolvimento de modelos de Machine Learning

O desenvolvimento de modelos de Machine Learning enfrenta desafios devido à complexidade das tarefas, à necessidade de dados de alta qualidade, ao risco de viés algorítmico e ao constante avanço tecnológico. Abaixo, exploraremos os obstáculos mais comuns enfrentados por cientistas e engenheiros de dados. 

Baixa qualidade dos dados

A qualidade dos dados é determinante para o desempenho dos modelos de Machine Learning. Dados de baixa qualidade podem levar a decisões errôneas independentemente da sofisticação dos algoritmos. Além disso, pode tornar a detecção de padrões importantes mais desafiadora, prejudicando a habilidade do modelo em aplicar seus aprendizados a novos conjuntos de dados.

A governança de dados é essencial para garantir que os dados utilizados em todos os procedimentos de Machine Learning e modelagem sejam seguros e confiáveis.

Falta de dados de treinamento de qualidade

Os dados de treino serão apresentados aos algoritmos de ML para a criação de modelos. Eles costumam apresentar cerca de 70% dos dados, enquanto que os dados de teste, usados para comprovar que o modelo realmente funciona, representam cerca de 30% da totalidade de dados. 

Para processos de treinamento simples, isso pode exigir terabytes de dados, enquanto para treinos mais complexos, pode-se requerer até petabytes. Lembrando que essas unidades de medida de armazenamento de tecnologia de computador estão relacionadas a quantidade de espaço para armazenar os dados. 

A ausência de dados de treinamento de qualidade prejudica o aprendizado e a eficiência dos modelos de Machine Learning, resultando às vezes em desafios adicionais e frustrações aos usuários.

Métodos de treinamento incorretos

Os modelos de Machine Learning são treinados por meio de diversos métodos, como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço, por exemplo.  

Quando modelos recebem treinamento inadequado, isso intensifica a probabilidade de vieses e generalizações, que podem:

• Comprometer a integridade das análises;
• Levar as equipes a obterem resultados insatisfatórios ou descobertas que não atendem aos objetivos específicos.

Introdução de vieses implícitos

Processos inadequados de Machine Learning, combinados com a falta de treinamento e capacitação da equipe, levam à exclusão acidental de dados importantes nos algoritmos, que resultam em viés não intencional, o que pode ameaçar a objetividade das decisões. 

É fundamental utilizar painéis de relatórios intuitivos e acessíveis e também pipelines de dados bem estruturados, a fim de proporcionar aos usuários uma visão completa e abrangente dos dados.

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Melhores práticas para implementar o Machine Learning Operations

Sabendo que os desafios de MLOps precisam ser superados para as empresas colherem os benefícios do Aprendizado de Máquina, selecionamos um compilado de boas práticas para sua equipe implementar o Machine Learning Operations com sucesso. Confira a seguir!  

• Cultura empresarial de governança: Ter uma cultura de governança ajudará a promover diretrizes essenciais para o sucesso na implementação e operação de modelos de machine learning, tais como papéis e responsabilidades, padronização de processos, treinamentos e segurança.
• Definição de objetivos claros para projetos de aprendizado de máquina: Definir metas específicas para os projetos de ML possibilitará uma tomada de decisão mais embasada em relação à priorização e alocação de recursos. Ao identificar um problema de negócio que pode ser resolvido com ML, por exemplo, fica mais fácil prover uma solução que resolva esse problema. 
• Avaliação minuciosa dos conjuntos de dados: Assegure-se de que os dados utilizados em todos os procedimentos de ML e modelagem passaram pela preparação de dados, e contenham informações relevantes para alcançar as mudanças desejadas no contexto de negócios.
• Flexibilização da solução de aprendizado de máquina: Desenvolva uma solução de ML que se integre de forma flexível aos processos de negócios existentes. Considere fatores como a interface do usuário final, requisitos de treinamento e qualidade do modelo, bem como sua frequência de atualização.
• Busca pelo alto grau de precisão do modelo: Ajuste o algoritmo de ML, bem como a completude do conjunto de recursos e a suficiência dos dados de treinamento, para alcançar uma alta precisão do modelo. O ideal é sempre utilizar mais de uma métrica, indo além da acurácia (que é a métrica mais simples). Aqui pode-se aplicar também o F1 Score e o Valor Preditivo Positivo (VPP).
• Treinamento frequente dos modelos de produção: Realize treinamentos dos modelos de Machine Learning para coletar padrões em evolução e emergentes. Existem empresas que treinam seus modelos todos os dias ou uma vez por semana, mas isso não é regra. A frequência vai depender muito do volume de dados que cada corporação dispõe.  
• Avaliação contínua do desempenho do modelo: Monitore o desempenho do modelo para detectar qualquer degradação e inatividade, e esteja pronto para revisitar o design do modelo ou da solução, se necessário.
• Acompanhamento e relatórios de progresso: Acompanhe e relate o progresso em relação às metas estabelecidas, permitindo aprimorá-las e atualizá-las, bem como as soluções e/ou modelos, para garantir a melhoria contínua dos modelos de ML.

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Papel do DHuO Data na superação dos desafios de MLOps 

O DhuO Data é uma plataforma que utiliza Inteligência Artificial como Machine Learning e Analytics para transformar os dados brutos em decisões inteligentes. 

Desenvolvido pela Engineering, a solução ajuda na superação dos desafios de Machine Learning Operations, permitindo às empresas: 

Gerenciamento eficiente do ciclo de vida dos modelos

As equipes podem fazer toda a gestão do ciclo de vida dos modelos de Machine Learning, coletando e preparando dados, criando modelos de ML e acompanhando a sua performance. 

A partir de uma interface fácil e intuitiva, é possível ainda aumentar a transparência na criação de modelos para garantir o alinhamento entre os projetos de IA e os objetivos de negócios.

Automação de processos e monitoramento contínuo

A ferramenta também entrega recursos e funcionalidades que possibilitam automatizar processos de desenvolvimento e monitoramento de modelos, emitindo alertas e sinalizações que indicam aos usuários qualquer tipo de anormalidade ou problema.  

Otimização da colaboração entre equipes 

A possibilidade de compartilhar dashboards e gráficos com outras equipes incentiva a análise colaborativa dos resultados. A partir do DHuO Data, pode-se comunicar, de maneira fácil e efetiva, o que os dados mostram e significam para a empresa. Isso reduz vieses nas análises, incentivando uma tomada de decisão mais estratégica.

Conheça mais sobre o DHuO Data e ateste, na prática, todos os potenciais da solução!