Catalyst QuickML

Introducción

QuickML es un servicio de construcción de pipelines de ML completamente sin código en la plataforma de desarrollo Catalyst para crear pipelines de machine learning con soluciones de machine learning de extremo a extremo. QuickML te ayuda a ejecutar secuencias de etapas que incluyen amplias gamas de subtareas de procesamiento de datos y machine learning necesarias para construir, probar, desplegar y monitorear eficientemente modelos de ML efectivos para diferentes requerimientos de negocio.

Catalyst, en su conjunto, sirve como una plataforma de desarrollo completa de extremo a extremo que te proporciona servicios, componentes y herramientas para construir, codificar, probar, desplegar y monitorear aplicaciones web, aplicaciones móviles y microservicios. Catalyst ofrece una variedad de servicios de backend, componentes FaaS, herramientas DevOps, potentes microservicios de IA y ML, y más. La configuración y gestión de los recursos de servidor subyacentes utilizados por estas aplicaciones son manejados completamente por Catalyst, eliminando así por completo el mantenimiento de infraestructura y los costos de tu parte. Los servicios de Catalyst pueden usarse de forma independiente o integrarse entre sí para construir aplicaciones y microservicios altamente funcionales y robustos.

Puedes acceder a QuickML desde la consola de Catalyst altamente integrada, desde donde puedes crear un proyecto y comenzar. Puedes configurar tu proyecto de Catalyst y adaptarlo a tus requerimientos, y acceder a todos los demás servicios y componentes de Catalyst desde la consola también.

¿Qué es un Pipeline de Machine Learning?

Un pipeline de machine learning es una serie de instrucciones en forma de pasos secuenciales, donde cada paso es un proceso particular que se logra colocando los componentes respectivos para desarrollar, desplegar y monitorear el modelo de machine learning. Estos pasos secuenciales incluyen procesos de extremo a extremo como recolección de datos, validación de datos, preprocesamiento, entrenamiento del modelo, análisis y despliegue.

Cuando se trata de machine learning, las iteraciones son la clave para construir y lograr un modelo efectivo con alta precisión. Dividir soluciones complejas en componentes más pequeños es importante, ya que estos son más fáciles y rápidos cuando se trata de iteraciones. Tener componentes más pequeños dedicados a roles individuales también facilita su reemplazo.

El enfoque monolítico no es prácticamente escalable a largo plazo. Esto se debe a que al ajustar un área o contexto particular, todo el flujo necesita ser reprocesado, ya que no hay segmentación disponible. Pasar manualmente por cada paso de un pipeline de machine learning es costoso, consume tiempo y frecuentemente es propenso a errores.

Los pipelines automatizados de machine learning ayudarán a los científicos de datos a enfocarse en nuevos modelos sin tener que mantener manualmente actualizados los modelos previamente desarrollados mediante el preprocesamiento de datos o la ejecución de scripts de despliegue.

En los primeros días, los modelos de machine learning servían como el producto principal en el mercado. Sin embargo, ahora que consideramos el machine learning como un servicio, el producto principal en demanda son en realidad los flujos de trabajo definidos al conectar los componentes para lograr las soluciones de machine learning deseadas (es decir, un pipeline de machine learning).