Descubra a importância da replicabilidade e reprodutibilidade em projetos de machine learning. Conheça ferramentas essenciais para organizar e controlar experimentos de forma eficiente.

Replicabilidade e Ferramentas para Organizar Experimentos de Machine Learning

Este artigo aborda conceitos importantes sobre replicabilidade e reprodutibilidade em projetos de machine learning, além de apresentar ferramentas úteis para organizar e controlar experimentos de forma eficiente.

  • Replicabilidade e reprodutibilidade em projetos de machine learning
  • Ferramentas úteis para organizar e controlar experimentos de forma eficiente

Desafio: Valor High MLOps ou Pokémon

O site Valor High MLOps ou Pokémon é uma brincadeira divertida que permite testar seus conhecimentos sobre ferramentas de MLOps e Pokémons.

  • Teste de conhecimentos sobre ferramentas de MLOps e Pokémons
  • Forma descontraída de aprender e revisar conhecimento sobre MLOps

Projetos Open Source Úteis em Python e ML

O post 56 Projetos Open Source de Python que Todo Cientista de Dados Deve Conhecer apresenta dezenas de bibliotecas, ferramentas e frameworks úteis em diversas áreas.

  • 56 Projetos Open Source de Python
  • Bibliotecas, ferramentas e frameworks úteis em diversas áreas como pré-processamento e análise exploratória de dados, machine learning e deep learning, visualização de dados, MLOps e deploy de modelos, processamento de linguagem natural (NLP), bioinformática, entre outros

A Importância da Pesquisa Acadêmica para Insights e Soluções

Projetos relacionados aos desafios que você está enfrentando. É provável que alguém já tenha passado pela mesma dor de cabeça e construído uma solução útil.

  • Utilize a pesquisa acadêmica como fonte poderosa de insights e soluções para problemas de ML aplicado
  • Acesse plataformas como o Google Acadêmico para encontrar rapidamente milhares de papers científicos sobre os mais diversos temas em ML, IA e computação
  • Filtre os resultados por conferências e periódicos conceituados para aumentar a chance dos papers terem qualidade e credibilidade
  • Busque papers de conferências renomadas como NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI, e periódicos como Journal of Machine Learning Research, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Machine Learning Journal

Explorando Papers Acadêmicos para Insights Valiosos

Até papers de 5 ou 10 anos atrás sobre técnicas ‘ultrapassadas’ como SVM, árvores de decisão e redes neurais simples podem te dar insights valiosos. Os fundamentos não mudam tanto assim.

  • Não subestime a relevância de papers mais antigos, pois podem conter insights valiosos mesmo sobre técnicas consideradas ultrapassadas
  • Os fundamentos de técnicas antigas ainda podem ser aplicáveis e oferecer insights relevantes para projetos atuais de ML
  • Ao explorar papers antigos, busque por explicações detalhadas de problemas, benchmarks e datasets públicos, além de soluções criativas com código e resultados

Replicabilidade e Reprodutibilidade na Pesquisa Acadêmica em ML

Antes de apresentar ferramentas úteis para organizar experimentos de ML, vamos revisar dois conceitos importantes: replicabilidade e reprodutibilidade.

  • Entenda a diferença entre replicabilidade e reprodutibilidade na pesquisa acadêmica em ML
  • Replicabilidade refere-se à capacidade de reproduzir as principais descobertas e conclusões de um estudo com base nas informações publicadas, sem a necessidade de usar os mesmos dados e códigos
  • Reprodutibilidade é a capacidade de reproduzir resultados numéricos idênticos a um estudo, utilizando exatamente os mesmos dados, código e ambiente computacional

Ferramentas Essenciais para Controlar Experimentos de ML

Agora que revisamos conceitos importantes sobre replicabilidade e reprodutibilidade, vamos conhecer duas ferramentas essenciais para organizar e controlar experimentos de ML: DVC e MLflow.

  • Conheça e utilize ferramentas como DVC (Data Version Control) e MLflow para rastrear resultados de modelos, registrar parâmetros, versões de dados e código, e facilitar a colaboração em equipe
  • DVC e MLflow são projetos open source maduros e amplamente adotados em empresas de tecnologia, oferecendo recursos para organização e controle de experimentos de ML

DVC (Data Version Control)

O DVC é uma ferramenta open source para gerenciar pipelines de dados e ML, trazendo controle de versão para dados e modelos. Ele funciona de forma integrada ao Git, permitindo versionar arquivos grandes em um data lake remoto (S3, GCP, Azure), mantendo apenas ponteiros leves no Git. O DVC cuida da parte pesada de versionamento (dados/modelos), enquanto o Git segue gerenciando o código fonte. Essa integração permite replicar facilmente qualquer versão do pipeline de ML.

  • Rastreia a linhagem de dados e modelos
  • Reproduz pipelines de ML com um comando
  • Otimiza o uso do armazenamento remoto
  • Facilita a colaboração em equipe
  • Funciona bem com qualquer framework ML

MLflow: Plataforma de ML

Já o MLflow é uma plataforma open source para gerenciar o ciclo de vida de projetos de ML, incluindo experimentação, reprodução, deploy de modelos e muito mais. Ele possui 4 módulos principais: Tracking, Projects, Models e Registry. O MLflow é um serviço que precisa estar rodando para que seus scripts Python enviem métricas e artefatos. Você pode subir localmente ou em servidores na nuvem. Diferentemente do DVC, ele não depende intrinsicamente do Git, apesar de poder ser integrado.

  • Ótima UI para visualizar e comparar experimentos
  • Bom suporte a notebooks e ambientes distribuídos
  • Registro centralizado de modelos e experimentos
  • Fácil deploy de modelos para produção
  • Mais modular e completo que o DVC

Considerações Finais sobre Replicabilidade e Organização de Projetos de ML

Ferramentas como DVC e MLflow ajudam muito a manter seu trabalho de ML organizado e replicável. Mas elas não são bala de prata. Você ainda precisa ter boas práticas de codificação, modularização, documentação, uso de controle de versão com Git, etc. Além disso, mantenha o hábito de pesquisar papers e soluções open source antes de sair codificando do zero. Tire proveito de todo o conhecimento já construído. Por outro lado, reinventar a roda em alguns momentos também é válido como exercício de aprendizado. Mas em projetos profissionais, foque em entregar resultados de forma ágil. Finalmente, invista tempo participando de comunidades e acompanhando lançamentos na área de ML, data science eID-6519f428-7800-4e13-bdae-a5c93fd4bf44. Isso vai ajudar muito você a se manter atualizado e antenado com o estado da arte.

  • Mantenha boas práticas de codificação, modularização e documentação
  • Pesquise papers e soluções open source antes de começar do zero
  • Reinventar a roda pode ser válido como exercício de aprendizado
  • Foque em entregar resultados de forma ágil em projetos profissionais
  • Participe de comunidades e acompanhe lançamentos na área de ML, data science e IA

Conclusão

Ferramentas como DVC e MLflow são fundamentais para manter projetos de ML organizados e replicáveis. Além disso, é crucial adotar boas práticas de codificação e documentação.