Introdução
O aprendizado de máquina está transformando a maneira como as empresas operam, permitindo a tomada de decisões e a automação baseadas em dados. No entanto, desenvolver um modelo de aprendizado de máquina é apenas o começo. O verdadeiro desafio reside na implantação desses modelos em ambientes de produção, onde eles podem fornecer insights e previsões em tempo real.
O Azure Databricks é uma plataforma versátil que combina engenharia de dados e ciência de dados. Ele fornece uma plataforma de análise unificada que simplifica o processo de criação, treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina em escala. Com seu ambiente colaborativo, cientistas de dados e engenheiros podem trabalhar juntos para criar soluções eficazes de aprendizado de máquina.
Para usar totalmente os recursos do Azure Databricks, é essencial entender o fluxo de trabalho completo de aprendizado de máquina.
Explore o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina
O fluxo de trabalho de aprendizado de máquina é um processo abrangente que engloba várias tarefas críticas, cada uma desempenhando um papel vital no desenvolvimento e implantação de modelos eficazes de aprendizado de máquina. O fluxo de trabalho de aprendizado de máquina inclui as seguintes tarefas:
- Coleta de dados: Os dados podem ser qualquer coisa, de números e imagens a texto, dependendo do que a máquina precisa aprender.
- EDA (Exploratory Data Analysis): Analisar os dados para resumir suas principais características e descobrir padrões.
- Engenharia de recursos: criar novos recursos ou modificar os existentes para melhorar o desempenho do modelo.
- Seleção de modelos: O modelo é uma fórmula matemática ou algoritmo que faz previsões encontrando padrões nos dados.
- Treinamento de modelo: O algoritmo de aprendizado de máquina usa dados para aprender os padrões que conectam a entrada (recursos) à saída (destino). O modelo ajusta seus parâmetros para minimizar a diferença entre suas previsões e os resultados reais nos dados de treinamento.
- Avaliação do modelo: O desempenho do modelo é avaliado usando um novo conjunto de dados chamado conjunto de testes. Métricas como precisão, precisão, recall e a área sob a curva ROC são usadas para avaliar diferentes tipos de modelos.
- Otimização do modelo: Os parâmetros e o algoritmo do modelo são ajustados para melhorar sua precisão e eficiência.
- Implantação do modelo: o modelo é implantado em um ambiente de produção onde faz previsões em lote ou em tempo real.
- Monitorar e manter: O monitoramento contínuo é crucial para garantir que o modelo permaneça eficaz à medida que novos dados e possíveis mudanças na distribuição de dados subjacentes ocorram.
Para navegar em cada fase do fluxo de trabalho de aprendizado de máquina e colocar os modelos em produção, é importante usar as ferramentas e tecnologias certas. O Azure Databricks, juntamente com outros serviços do Azure, oferece um conjunto de ferramentas que dão suporte a cada etapa desse processo. Da coleta de dados e engenharia de recursos à implantação e monitoramento de modelos, o Azure fornece ferramentas que permitem uma integração suave e fluxos de trabalho eficientes.
Vamos explorar as ferramentas que ajudam você a colocar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em produção.