El machine learning en la actualidad forma parte importante del desarrollo tecnológico. Desde hace algunos años, interactuar con algún algoritmo de aprendizaje automatizado forma parte de nuestro día a día. Por lo que las organizaciones buscan mejores vías para optimizar la gestión de datos relacionadas con su funcionamiento.
Con la ayuda del pipeline de datos para machine learning tu empresa podrá automatizar flujos de trabajo para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje.
Sigue leyendo y descubre un poco más sobre los data pipelines para machine learning
¿Que es un pipeline de datos para machine learning?
Un pipeline de datos para machine learning es una construcción de etapas de procesamiento de datos que permite optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automatizado mediante el procesamiento e integración de diferentes conjuntos de datos en un modelo de aprendizaje automatizado.
Los pipelines diseñados para machine learning, ayudan a flexibilizar las implementaciones de modelos de aprendizaje, ya que permiten organizar y automatizar operaciones de diferentes conjuntos de datos de forma efectiva. Los pipelines, permiten a los responsables de los datos gestionar de forma eficiente los datos, evaluar en etapas separadas su comportamiento y monitorizar la evolución del comportamiento de los datos.
¿Cómo funciona un pipeline de datos para machine learning?
Existen varias fases para desarrollar un pipeline de datos para machine learning. Veamos las etapas una a una:
1 ) Fuentes de orígen de datos e ingreso al pipeline
La primera etapa del diseño y construcción del pipeline está concentrada en el orígen de los datos y la forma en la que van a ingresar al pipeline. Este proceso de ingesta depende de un flujo de trabajo que va a transferir los datos entrantes a un repositorio de datos. En esta fase es fundamental que los datos sean almacenados sin alteraciones, de forma que podamos contar con la información original.
Las diferentes fuentes de datos pueden integrar diferentes pipelines, lo que permitirá que se analicen datos de forma simultánea. Los datos se dividen dentro de cada pipeline para aprovechar de mejor forma los servidores o procesadores y así lograr reducir los tiempos de procesamiento de datos. Para almacenar los datos, es importante utilizar bases de datos NoSQL, ya que cuentan con mejores prestaciones para mantener altos volúmenes de datos estructurados o no estructurados que escalan a gran velocidad.
2) Procesamiento de datos
La fase de procesamiento de datos es una de las más extensas. Esta etapa en especial requiere tiempo ya que implica tomar los datos provenientes de los orígenes de datos en bruto, sin organización. Posteriormente deben ser transformados y convertidos en datos que los modelos puedan asimilar y utilizar. Durante este proceso un pipeline evalúa la calidad de los datos buscando diferencias estructurales, errores, datos faltantes y anomalías para corregirlas. En este proceso se realiza también un análisis de características y funciones de los datos que son transferidas al final del pipeline para facilitar la recuperación de datos.
3) División de datos
La finalidad principal de un pipeline de datos para machine learning es aplicar un modelo preciso a datos que no han sido asimilados por el algoritmo, en función de la precisión de su predicción de características. Para evaluar su funcionamiento frente a nuevos conjuntos de datos, se debe separar los datos etiquetados que están presentes en los subconjuntos de datos de entrenamiento, prueba y validación. La finalidad de esta división es proteger los datos que conforman el pipeline frente a la selección de valores que son el resultado de una distribución de datos irregular.
4) Entrenamiento del modelo
El pipeline debe contemplar de forma total los algoritmos del modelo de entrenamiento. Esto permitirá que sean utilizados como sea necesario sobre los diferentes conjuntos de datos. El servicio de entrenamiento del modelo obtendrá los detalles de configuración y el proceso del pipeline solicitará que el conjunto de datos sea entrenado a través de una API desarrollada en el proceso de división de datos. Una vez el modelo es establecido, las configuraciones y los parámetros se almacenan en un repositorio de datos de modelos probables.
Este proceso debe tener tolerancia a errores, copias de seguridad y conmutación por errores en los segmentos de entrenamiento.
5) Evaluación del modelo
La evaluación del modelo dentro del pipeline busca estudiar el rendimiento predictivo de los modelos almacenados utilizando subconjuntos de datos de prueba y ayudando a validar los modelos hasta que ofrecen resultados eficientes. En esta etapa se deben utilizar varios criterios que ayuden a entender si los resultados ayudan a cumplir objetivos y a predecir de forma eficiente para que, una vez se apliquen valores reales, se disponga de predicciones valiosas.
Una vez evaluados los modelos almacenados, gracias al pipeline podremos elegir el modelo más eficiente para hacer predicciones e implementarlo.
6) Implementación del modelo
Una vez la evaluación del modelo ha concluido, el pipeline selecciona el mejor modelo y lo implementa para evaluar los datos. El pipeline puede implementar varios modelos para garantizar una transición fluida entre los modelos precedentes y los nuevos. Los servicios del pipeline continúan trabajando en nuevas predicciones mientras el modelo nuevo es implementado.
7) Supervisión del rendimiento del modelo
La supervisión del modelo es la última etapa, pero es una de las más importantes. Se debe realizar de forma regular para encontrar oportunidades de mejora. En los pipelines de datos para machine learning al realizarse una predicción, se produce una notificación que hace que el sistema ejecute una evaluación por rendimiento de la predicción. Esto permite realizar un registro de resultados y dependiendo del método de monitoreo, asignar una puntuación que permite calificar el resultado.
Ventajas de las contar con un pipeline de datos para machine learning en tu empresa
Los pipeline de datos para machine learning ayudan a identificar de forma más eficiente patrones en conjuntos de datos. La detección de estos patrones puede ayudarte a definir tendencias y predecir comportamientos, es decir, puede ayudarte a tomar mejores decisiones.
Además, los pipelines dedicados a gestionar datos de algoritmos de aprendizaje automatizado, ayudan a mejorar el rendimiento mediante la implementación de modelos más eficientes y eficaces.
Adicionalmente los pipeline de datos para machine learning ofrecen estas ventajas:
Menores tiempos de programación
A medida que el modelo de aprendizaje automatizado avanza, se deben repetir muchos procesos que están contemplados dentro del pipeline en toda la organización. En este caso, el pipeline puede ser configurado para gestionar las solicitudes frecuentes de información o los procesos repetitivos de algoritmo a algoritmo. Garantizando de esta manera que todos los procesos se ejecuten de forma idéntica y reduciendo los tiempos de ejecución
Mayor adaptabilidad y alcance
Los pipelines de datos para machine learning se pueden adaptar fácilmente a diversos procesos de creación de modelos. Esto permite replicar funciones y procesos de forma simple.
Análisis y predicciones en tiempo real
Al optimizar el procesamiento de datos de diferentes conjuntos dentro de un pipeline se pueden abarcar los diferentes enfoques para los que los datos son utilizados de forma rápida. Los algoritmos de aprendizaje automatizado aceleran el procesamiento del big data y permiten que los modelos obtengan predicciones en tiempo real.
Ahora ya sabes los aspectos más importantes de los pipelines de datos para machine learning. Contactanos y empieza a aprovechar estas soluciones en tu empresa.
