São Paulo — InkDesign News — Recentes avanços em machine learning propõem métodos eficientes para acelerar experimentos em ciência de dados, uma necessidade crescente na indústria para a entrega rápida de resultados.
Arquitetura de modelo
A arquitetura de modelo proposta enfatiza a importância de uma estrutura modular, onde o uso de scripts é priorizado em vez de notebooks, otimizando a execução de processos experimentais. Substituir notebooks Jupyter por scripts Python pode reduzir drasticamente o tempo necessário para testar novas ideias. “A primeira etapa para acelerar sua capacidade de experimentar é ir além dos notebooks e começar a scriptar” (“The first step in accelerating your ability to experiment is to move beyond notebooks and start scripting”)
fala traduzida
(“The first step in accelerating your ability to experiment is to move beyond notebooks and start scripting.”)— Autor, Expert em Ciência de Dados
.
A proposta envolve o uso de um único arquivo Python que automatiza a carga e transformação de dados, assim como a configuração de hiperparâmetros, otimizando a eficiência geral do processo experimental.
Treinamento e otimização
Os métodos discutidos propõem um sistema de configuração separado, geralmente usando arquivos YAML, que permite fácil modificação dos parâmetros sem a necessidade de alterar o código-fonte. “Armazenar todos os seus argumentos relevantes em um arquivo separado traz diversas vantagens” (“Storing all of your relevant function arguments in a separate file comes with several benefits”)
fala traduzida
(“Storing all of your relevant function arguments in a separate file comes with several benefits.”)— Autor, Expert em Ciência de Dados
. Essa separação gera um fluxo de trabalho mais limpo e organizado, garantindo que ajustes nos parâmetros não afetem a estrutura principal do código.
Além disso, a capacidade de executar experimentos em paralelo, especialmente em ambientes de computação em nuvem, promete reduzir ainda mais o tempo necessário para a execução de diversos testes simultaneamente.
Resultados e métricas
As métricas de execução sugerem que essa nova metodologia pode não só aumentar a produtividade dos cientistas de dados, como também permitir uma melhor rastreabilidade dos resultados experimentais. “Ter a capacidade de executar 100 experimentos em paralelo é uma vitória clara” (“Having the ability to launch 100’s of parallel experiments is a clear victory”)
fala traduzida
(“Having the ability to launch 100’s of parallel experiments is a clear victory.”)— Autor, Expert em Ciência de Dados
.
Além de otimizar a estrutura experimental e aumentar a velocidade de entrega, o modelo mostra-se flexível, permitindo facilmente a iteração de ideias baseadas em resultados anteriores, com completa visibilidade sobre o que foi realizado em cada teste.
A necessidade de sistemas que integrem automação e rastreamento de experimentos é mais premente do que nunca, especialmente em um mundo onde a rapidez na entrega de resultados pode definir o sucesso de uma operação.
Próximos passos incluem a implementação de sistemas de rastreamento e a otimização contínua de pipelines de experimentação, que prometem melhorar os resultados em aplicações práticas em diversos setores.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
