Passou semanas, talvez meses, a aperfeiçoar o seu modelo de machine learning. Os dados estão prontos, as variáveis foram criadas e o desempenho do modelo é excecional. Contudo, nada disto realmente importa até que o modelo seja implementado — até que esteja em uso e a fazer previsões em cenários do mundo real.
Este blog vai aprofundar o que é a implementação de modelos, por que razão é tão importante e quais as diferentes formas de fazê-lo.
O que é a implementação de modelos?
Em termos simples, a implementação de modelos é o processo de pegar num modelo de machine learning treinado e transformá-lo em algo que pode ser usado por outros sistemas ou usuários. Pense nisso como “entregar” o seu modelo para produção. Seja para prever a rotatividade de clientes, recomendar produtos ou detectar fraudes, a implementação é o ponto onde o seu modelo começa a gerar valor tangível.
Porque é que a implementação de modelos é importante?
A implementação de modelos é crucial porque é a fase em que toda a pesquisa, experimentação e desenvolvimento se materializam. Sem a implementação, um modelo é apenas uma experiência científica parada num notebook Jupyter.
Aqui estão algumas razões pelas quais a implementação é essencial:
- Escalabilidade: Permite que o seu modelo forneça previsões para milhares, até milhões, de utilizadores ou transações;
- Automação: Modelos implantados podem ser executados automaticamente, fornecendo previsões conforme necessário, sem intervenção manual;
- Consistência: Modelos implementados garantem que todos os utilizadores acedam à mesma versão do modelo, minimizando erros e inconsistências.
Implementação em batch vs. tempo real
Existem duas formas principais de implementar modelos de machine learning: em batch e em tempo real. Cada uma tem seus próprios casos de uso e implicações técnicas.
Implementação de modelos em batch
A implementação em batch envolve a execução periódica do seu modelo (por exemplo, uma vez por dia ou uma vez por hora) e gerar previsões para grandes volumes de dados de uma só vez. Essas previsões são depois armazenadas num local (como uma base de dados ou um data warehouse) e acedidas conforme necessário.
- Ideal para: Cenários em que as previsões não precisam de ser instantâneas, como por exemplo previsões diárias de rotatividade de clientes ou previsões semanais de procura;
- Vantagens: Mais fácil de escalar e gerir, geralmente mais económico, uma vez que não é um sistema que precisa responder em tempo real;
- Desafios: Não permite responder a eventos em tempo real ou fornecer previsões sob solicitação imediata.
Implementação de modelos em tempo real
A implementação em tempo real, também conhecida como implementação online, envolve a geração de previsões à medida que os pedidos são feitos. O modelo é implementado como uma API que pode responder às solicitações em milissegundos.
- Ideal para: Aplicações onde obter respostas imediatas é essencial, como a deteção de fraudes, sistemas de recomendação ou personalização em tempo real;
- Vantagens: Fornece previsões instantâneas, ideal para cenários em que o tempo é crucial;
- Desafios: Requer uma infraestrutura mais robusta para garantir baixa latência e alta disponibilidade, sendo geralmente mais dispendioso do que o processamento em batch.
Conclusão
Implementar um modelo de machine learning é o passo crucial que transforma um modelo bem treinado numa ferramenta empresarial. Quer opte por uma implementação em batch ou em tempo real, a escolha depende do seu caso de uso. Em qualquer dos casos, a estratégia de implementação adequada garante que seu modelo esteja disponível, escalável e capaz de gerar valor para a sua organização.