Como você acompanha os projetos de aprendizado de máquina?

1 Defina as metas e o escopo do seu projeto

Antes de iniciar qualquer projeto de aprendizado de máquina, você precisa ter uma ideia clara do que deseja alcançar e como medirá seu sucesso. Você deve definir suas metas, escopo e resultados finais do projeto e documentá-los em uma proposta ou especificação de projeto. Isso ajudará você a alinhar suas expectativas com as partes interessadas, priorizar suas tarefas e evitar o aumento do escopo. Você também deve revisar as metas e o escopo do projeto regularmente e atualizá-los conforme necessário.

2 Organize seus dados e código

Dados e código são os principais componentes de qualquer projeto de aprendizado de máquina, e você precisa organizá-los de uma maneira que faça sentido para seu fluxo de trabalho e equipe. Você deve seguir convenções de nomenclatura consistentes, estruturas de pastas e práticas de controle de versão para seus dados e código. Você também deve documentar suas fontes de dados, etapas de pré-processamento e dependências de código e usar ferramentas de validação e teste de dados para garantir a qualidade e a integridade de seus dados e código. Você também deve fazer backup de seus dados e código regularmente, e armazená-los em locais seguros e acessíveis.

3 Acompanhe seus experimentos e modelos

Projetos de aprendizado de máquina geralmente envolvem a execução de vários experimentos e o teste de diferentes modelos, hiperparâmetros e recursos. Você precisa acompanhar seus experimentos e modelos e registrar suas entradas, saídas e métricas de desempenho. Isso ajudará você a comparar e avaliar seus resultados, identificar os melhores modelos e reproduzir seus experimentos. Você pode usar ferramentas de rastreamento de experimentos, como MLflow, TensorBoard ou Comet, para automatizar e visualizar seu processo de rastreamento de experimentos.

4 Automatize seus pipelines e fluxos de trabalho

À medida que seu projeto de aprendizado de máquina progride, você precisará automatizar seus pipelines e fluxos de trabalho, como ingestão de dados, pré-processamento, treinamento, teste, implantação e monitoramento. Isso ajudará você a economizar tempo, reduzir erros e garantir consistência e confiabilidade. Você pode usar ferramentas de orquestração de pipeline, como Airflow, Kubeflow ou Dagster, para definir e executar seus pipelines e fluxos de trabalho. Você também pode usar a integração contínua e a entrega contínua (CI/CD) ferramentas, como Jenkins, GitHub Actions ou CircleCI, para automatizar o teste e a implantação de código.

5 Monitore e atualize seus modelos

Depois de implantar seus modelos em produção, você precisará monitorá-los e atualizá-los regularmente, para garantir que eles estejam tendo um bom desempenho e atendendo aos seus objetivos de negócios. Você precisará coletar e analisar dados de feedback, como previsões de modelo, resultados e erros, e usá-los para avaliar o desempenho do modelo e identificar quaisquer problemas ou anomalias. Você também precisará treinar e atualizar seus modelos, pois seus dados ou requisitos mudam ao longo do tempo. Você pode usar ferramentas de monitoramento e gerenciamento de modelos, como Prometheus, Seldon ou Cortex, para facilitar seu processo de monitoramento e atualização.

6 Veja o que mais considerar

Este é um espaço para compartilhar exemplos, histórias ou insights que não se encaixam em nenhuma das seções anteriores. O que mais gostaria de acrescentar?