Sistemas de AA de producción

El aprendizaje automático es mucho más que una mera implementación de un algoritmo de AA. Un sistema de AA de producción incluye una gran cantidad de componentes.

Sistemas de AA de producción

El diagrama del sistema de AA incluye los siguientes componentes: recopilación de datos, extracción de funciones, herramientas de administración de procesos, verificación de datos, configuración, administración de recursos automáticos, supervisión e infraestructura de servicio y código de AA.En el diagrama, el código de AA ocupa un lugar ínfimo en comparación con los otros nueve componentes.
El diagrama del sistema de AA incluye los siguientes componentes: recopilación de datos, extracción de funciones, herramientas de administración de procesos, verificación de datos, configuración, administración de recursos automáticos, supervisión e infraestructura de servicio y código de AA.En el diagrama, el código de AA ocupa un lugar ínfimo en comparación con los otros nueve componentes.
  • No es necesario crear todo.
    • Puedes volver a usar los componentes del sistema de AA donde sea posible.
    • Las soluciones de Google CloudML incluyen Dataflow y TF Serving.
    • Los componentes también se pueden encontrar en otras plataformas, como Spark, Hadoop, etc.
    • ¿Cómo saber lo que se necesita?
      • Comprende algunos paradigmas del sistema de AA y sus requisitos.

Hasta el momento, el Curso intensivo de aprendizaje automático se concentró en la creación de modelos de AA. No obstante, como se sugiere en la siguiente figura, los sistemas de AA de producción del mundo real son ecosistemas grandes en los cuales el modelo es solo una parte.

El diagrama del sistema de AA incluye los siguientes componentes: recopilación de datos, extracción de funciones, herramientas de administración de procesos, verificación de datos, configuración, administración de recursos automáticos, supervisión e infraestructura de servicio y código de AA.En el diagrama, el código de AA ocupa un lugar ínfimo en comparación con los otros nueve componentes.

Figura 1. Sistema de AA de producción del mundo real

El código de AA es el componente fundamental de un sistema de AA de producción del mundo real, pero por lo general solo representa el 5% o menos del código total del sistema (sí, no es un error tipográfico). Debes tener en cuenta que un sistema de AA de producción dedica una gran cantidad de recursos a recopilar datos de entrada, verificarlos y extraer atributos de ellos. Además, considera que debe haber una infraestructura de servicio implementada para que las predicciones del modelo de AA puedan tener un uso práctico en el mundo real.

Por suerte, muchos de los componentes en la figura anterior pueden volver a usarse. Además, no es necesario crear todos los componentes que se muestran en la Figura 2.

Si bien muchos de estos componentes están disponibles en TensorFlow, hay otras opciones de otras plataformas, como Spark o Hadoop.

Los siguientes módulos te ayudarán a tomar decisiones de diseño en la creación de un sistema de AA de producción.