Il Ruolo dell'MLOps nella Gestione del Data Drift

Massimizzare il potenziale dei modelli di Machine Learning con il framework MLOps di Data Reply.

Il Ruolo dell'MLOps nella Gestione del Data Drift

Data Drift: minaccia o opportunità?

L'apprendimento automatico nel campo del machine learning richiede una gestione attenta dei modelli e del flusso dei dati. Spesso ci si trova in una situazione iniziale in cui i modelli sono altamente efficaci, ma nel corso del tempo le loro prestazioni subiscono un forte degrado, rendendo le stime estremamente imprecise e potenzialmente dannose per il cliente finale. Uno dei fattori principali che contribuisce a questo degrado è il data drift, un fenomeno che si verifica quando i dati in ingresso si discostano significativamente dai dati utilizzati per addestrare il modello.

È inoltre comune che i dati di input di un modello di machine learning subiscano variazioni nel corso del tempo. Tale variazione può essere dovuta ad una moltitudine di fattori: cambio delle abitudini, mutamento delle condizioni di mercato, fluttuazioni stagionali. Riconoscere, prevenire e arginare le conseguenze del data drift rappresenta una sfida impegnativa, ma che apre a nuove opportunità.

Il framework di MLOps

La soluzione proposta e realizzata da Data Reply è un framework di MLOps (Machine Learning Operations). MLOps è un insieme di tecniche, pratiche e processi, ispirate al mondo del DevOps, che permettono alle aziende di gestire in maniera quanto più efficace ed efficiente il ciclo di vita di modelli di Machine Learning sfruttandone a pieno le potenzialità.

In particolare, tramite approcci di MLOps è possibile creare pipeline che permettono di gestire i modelli di Machine Learning dalle fasi di sviluppo fino alla messa in produzione, gestendone al contempo la manutenzione ed il monitoraggio.

Come automatizzare le fasi di vita di un modello di ML

Il framework realizzato da Data Reply prevede l’utilizzo di pipeline per l’automatizzazione delle fasi di vita di un modello di Machine Learning:


• Data Engineering: automatizzare la pulizia, il preprocessamento e la creazione di nuovi feature a partire dai dati grezzi in input.

• Sviluppo & Addestramento: durante lo sviluppo sono disponibili strumenti di versioning e collaborazione. Le risorse usate per l’addestramento sono scalabili, inoltre metadati ed iperparametri vengono salvati automaticamente per una migliore riproducibilità degli esperimenti.

• Testing & Deploying: MLOps automatizza il processo di testing e rilascio di un modello. In caso di problemi, permette di tornare alla versione precedente.

• Monitoring: il framework prevede un monitoraggio continuo che campiona le richieste in input. In caso di rilevamento di un drift si possono scatenare diverse azioni tra cui inviare una notifica o eseguire automaticamente la pipeline per generare una nuova versione del modello, in modo da mantenere un alto livello di qualità.

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    Data Reply è la società del gruppo Reply che offre servizi di eccellenza per Big Data e Artificial Intelligence. Operando sulla gran parte delle Industry e delle funzioni aziendali, supportiamo professionisti di livello esecutivo e Chief Officers per trarre valore dai dati. Costruiamo Data Platform, definiamo e implementiamo modelli di ML e AI in modo efficiente, replicabile e scalabile, attraverso persone con alte competenze in Big Data Engineering, Data Science e Intelligent Process Automation. Sempre attivi sulle innovazioni, stiamo applicando algoritmi Quantistici a supporto dell’ottimizzazione di processi con alte necessità computazionali.