In questo post introduciamo il concetto di pipeline e vediamo in cosa consistono le machine learning pipelines!
Dopo esserci rinfrescati la memoria con la definzione che Arthur Samuel diede di machine learning nel 1959, siamo pronti per capire come e in che modo le pipelines entrano in scena.
Abbiamo dati. Tanti dati. Troppi dati.
Dati che devono essere processati, analizzati e opportunamente gestiti.
Non possiamo certo metterci ad eseguire manualmente ogni singola operazione. Parola chiave: automatizzazione.
Entrano in gioco le machine learning pipelines
Machine Lerning Pipelines
Una machine learning pipeline altro non è che una sequenza ordinata e definita di componenti che processano i dati.
Sono molto comuni all’interno dei sistemi di machine learning dato l’elevato numero di dati da gestire e di trasformazioni da applicare.
Abbiamo quindi spiegato che nascono dal bisogno di automatizzare il workflow. Ma qual è il reale vantaggio?
Considera che ciasun componente è tipicamente asincrono, cioè la sua esecuzione è indipendente dalle altre.
I dati in ingresso nella pipeline sono alterati da un componente che produce un output salvato in un elemento definito data store. Il data store è il punto di collegamento tra i componenti.
Dopo un certo tempo, variabile ma definito, il componente di valle (downstream component) preleva i dati gestiti dal precedente coponente, quello a monte (upstream component) eseguendo nuove trasformazioni. L’output, come avrai inutito, è salvato in un nuovo data store.
Da qui, dopo un certo tempo, variabile ma definito… il ciclo continua fino all’utlimo data store della pipeline.
Vantaggi
Un sistema simile offre il vantaggio di essere facilmente comprensibile, grazie anche all’astrazione effetuata con grafici e illustrazioni.
Più team possono lavorare alla stessa pipeline, curando ciascuno un componente differente.
Inoltre, se un componente dovesse malfunzionare il downstream component può continuare ad operare normalmente, almeno fino a completa elaborazione dei dati nello store condiviso.
Svantaggi
Un componente malfunzionante, a causa della vantaggiosa e robusta struttura con cui la pipeline è progetatta, può tuttavia essere un problema, risultando difficile da individuare.
Ecco perché è importante sviluppare opportuni sistemi di monitorazione, per assicurarsi che tutto proceda a dovere. In caso contrario i dati diventano obsoleti e le performance si riducono drasticamente.
Memory tips
Per ricordare facilmente questo argomento, ho preparato per te alcune key word con cui riassumere il contentuo del post:
- pipeline
- automazione
- data store
- componente
- asincronia
- downstream e upstream
- monitorazione
Machine Learning Pipeline | Aspetto
Ok.
Abbiamo visto cosa sono in linea teorica.
Sappiamo perché sono utili e quali vantaggi e svantaggi abbiano.
Ma senza una comprensione palpabile della loro natura, questo post avrebbe poco senso.
Ad un macro livello, un componente, alla fine il principale elemento della pipeline, è un progetto di data science. Ad esempio un supervised regression problem con metodo di batch learning.
Il data store? L’output del modello di machine learning: una o più variabili discrete, o categoriche.
Possiamo trovare pipeline anche ad un micro livello, all’interno cioé di ciascun macro progetto di machine learning.
A questo livello una pipeline è formata da componenti che passano in rassegna le fasi della Data Science Methodology:
In questo modo data scientist, data engineer, professionisti IT possono collaborare alle fasi di:
- preparazione dei dati, normalizzazioni e trasformazioni
- Training dei modelli
- valutazione del modello
- distribuzione
Per il momento è tutto!
Un caldo abbraccio, Andrea.
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