Neljä tekijää menestykseen koneoppimis mallien kanssa

Jason Revelle, CTO, Datatron

Asiantuntijat, analyytikot ja käytännön kokemus osoittavat koneoppimisen (ML) hyödyt, mikä johtaa siihen, että yhä useammat yritykset ottavat koneoppimisen käyttöön moniin tarkoituksiin. Sen maine perustuu siihen, että se tietokoneistaisi ihmisen kognition ja edistäisi digitaalista muutosta. Koneoppimisella on kuitenkin myös vastapuoli: tiimien, jotka joutuvat hallitsemaan sitä tuotannossa, työ voi muodostua haasteelliseksi.

Yritykset käyttävät koneoppimista moniin tehtäviin, kuten terveysriskejä luokittelemiseen, asiakirjojen prosessointiin, hintojen ennustamiseen, petosten havaitsemiseen, ennaltaehkäisevään ylläpitoon ja muihin. Tiimit kouluttavat ja arvioivat malleja historiallaisten tietojen avulla, kunnes ne näyttävät sopivan suorituskyvyn ja tarkin määrän. Yritykset ovat halukkaita hyödyntämään koneoppimisen lupaamia hyötyjä ennustamalla, luokittelemalla tai määräämällä tulevia tuloksia ja toimimalla niiden mukaisesti.

Tämä liiketoiminnan arvo kuitenkin tulee korkean operaatio-kustannuksen kera. Kun malli on “valmis”, sen automaatio luotettavien toimituskanavien kautta luo operaatioita monimutkaisuuksia ja riskejä, joita vaaditaan valppautta. Jotta nämä projektit olisivat tehokkaita ja vaikuttavia, toimitus- ja operaatiotiimien on hallittava koneoppimisen elinkaarta kokonaisvaltaisesti. Tiedot on oltava saatavilla ja odotetun laatuisia verrattuna siihen, mitä käytettiin koulutukseen.

Se tulee pian ilmi, että tämä ei ole aivan kuin muut insinöörintyöt, ja sinun on aloitettava uudenlaisen ajattelun kehittäminen, jotta voit todella tulla koneoppimisyritykseksi. Tässä on neljä asiaa, jotka on otettava huomioon koneoppimisen onnistumiseksi, ja erityisesti koneoppimismalleilla.

1. Miten nopeasti ja helposti useita versioita voidaan ottaa käyttöön taustalla

Koneoppimismallit vaativat iteratiivista prosessia, joka perustuu todellisiin tuotantotietoihin. Tehkää kohdennettuja investointeja, jotta voitte ottaa käyttöön käyttökohteita, jotka voivat suorittaa ja kirjata tuloksia ilman, että tuotantojärjestelmät tai asiakkaat näkevät niitä. Sinun on oltava kyky ottaa käyttöön näin helposti ja sujuvasti, kunnes sinulla on malli, josta pidät. Pitkällä aikavälillä on paljon tehokkaampaa ja taloudellisempaa olettaa, että mallien säätöä ja vertailua uusien ehdokkaiden kanssa, jotka lupaavat parempia tuloksia, tehdään paljon.

2. Ymmärrä, että mitä tiimisi lupailee, ei yleensä sopika perinteisiin, sovelluskeskeisiin “hyväksytty ohjelmisto” -käytäntöihin.

Koneoppimisen nopea kasvu ja monimuotoistuminen johtavat jatkuvasti kasvavaan luetteloon teknologian tarjoajista, sekä suurista että pienistä. On selvää, että IT:n on ylläpidettävä asianmukaista tukea, tietoturvatarkastuksia ja valvontaa toimintaympäristöissänne. Mutta varoitus: soveltamalla samoja valvontaa ja prosesseja, joita käytetään hallitsemaan toimintaa tai tuotteen isäntätekniikkaa, koneoppimispraktiikkaasi, se todennäköisesti vähentää merkittävästi potentiaalisia tuottoja ennen kuin olet edes ylittänyt lähtöviivan.

On myös tärkeää muistaa, että data-tieteilijät ovat suuressa vaadinnassa. Heille ei ole vaikea löytää toinen työpaikka, jos he kokevat, että heidät painostetaan toimittamaan parempia ja parempia tuloksia ilman, että he voivat muuttaa teknologiaa, jonka he käyttävät, tai sitä, miten he voivat sitä käyttää.

3. Ymmärrä, että koneoppimismallin kehityksen elinkaari ei ole sama kuin ohjelmistokehityksen elinkaari

Ohjelmistokehitys ja koneoppimismallien luominen ovat erilaisia prosesseja; yrittäminen kohdella jälkimmäistä edellisen kaltaisena on resepti katastrofille. Yritykset, jotka kohdeltavat mallin toimittamista vain toisena ohjelmistojulkaisuna, loputtavat aukkoja leikkaavissa kyvyissä, kuten seurannassa ja analyysissä, ja korkeissa kustannuksissa tietojen siirtämisestä luojien ja operaattorien välillä, sekä peräkkäisissä, laajassa aikatauluissa. Erikoisosalaiset, jotka ottaa käyttöön ja tukevat malleja, tarvitsevat ymmärtää, miten malli ja data toimivat, eivät vain palvelun luotettavuuden ja virhekoodien triage. Oikea osaaminen, hybridi-tiimit, jotka koostuvat data- ja operaatioiden asiantuntijoista, sekä oikeat työkalut mahdollistavat testata ja tulkita, onko ohjelmisto suoritettavissa ja miten tarkka ja selitettävissä vastaukset ovat.

On myös tärkeää ottaa menestykseen perustuva lähestymistapa koneoppimismallien tarkastamiseen, koska ne ovat alttiita virheille. Jos haluat, että yrityksesi data-tieteilijat luottavat koneoppimismallien ennusteisiin, vaikka asiat menevät pieleen (totesi, että tämä tapahtuu), koneoppimisen tarkastusprosessi on suunniteltava tavalla, joka sallii koneoppimismallien parantamisen ja kehittämisen.

4. Suunnittele mittakaava.

Sinun on otettava käyttöön koneälytyökaluja, joilla on automaattinen käyttöönottojärjestelmä, kuten Kubernetes tai Docker Swarm. Tämä auttaa saavuttamaan useita tavoitteita. Voit käynnistää koneoppimistehtäviä dynaamisesti ja seurata tehtäviä automaattisesti klustereissa virheiden varalta käyttäen AI-algoritmeja – hälyttää operaattoreita mahdollisista ongelmista ennen kuin ne ilmenevät. Voit myös konsolidoida analytiikkakertomukset useista lähteistä yhteen keskitettyyn kojussa varmistamaan, että koneoppimismallit toimivat odotetusti.

Hallitse oppimiskäyrä

Ennen kuin aloitat koneoppimishankkeen, on tärkeää ymmärtää, että vaikka koneoppimismallit voivat tarjota suuria etuja ja tehokkuutta organisaatiollesi, ne voivat ottaa itsenään elämän, jos niitä ei hallita oikein. Tunne riskit ja operaatiot monimutkaisuudet alusta alkaen, pitäen edellä mainittuja neljää vinkkiä mielessä. Kun vankka perusta on paikallaan, voit luoda ja muuttaa helposti koneoppimismalleja, jotta ne palvelevat liiketoimintatarkoituksiasi.