Descubra as principais ferramentas open source disponíveis para cientistas de dados, desde frameworks para treinamento de modelos de machine learning até ferramentas para gerenciamento do ciclo de vida de modelos. Neste artigo, exploraremos as opções para treinamento de modelos e construção de pipelines, além de destacar o MLflow como solução integrada para gerenciamento de modelos de ponta a ponta.

Frameworks para Treinamento de Modelos

Existem vários frameworks em Python que permitem treinar eficientemente uma grande variedade de modelos de machine learning. Alguns dos mais populares são:

  • Scikit-Learn é um dos frameworks mais populares para machine learning em Python, oferecendo implementações de diversos algoritmos de modelagem clássicos.
  • Apache Spark é um framework especializado em análise de big data de forma distribuída e paralela, permitindo escalabilidade quase infinita para lidar com grandes volumes de dados.
  • TensorFlow é um framework focado em redes neurais, desenvolvido pelo Google, e oferece uma API de alto nível Keras para facilitar o desenvolvimento.

Scikit-Learn

O Scikit-Learn é um dos frameworks mais populares para machine learning em Python. Ele conta com implementações de praticamente todos os algoritmos de modelagem mais clássicos estudados desde a década de 1950, como árvores de decisão, regressão logística, SVM, redes neurais simples etc.

  • Possui uma API bem projetada e extensível, permitindo a criação de novos estimadores customizados.
  • Apresenta algumas limitações em termos de performance e escalabilidade, pois não foi projetado para computação distribuída e funciona majoritariamente em um único core.

Apache Spark

O Apache Spark é um framework open source especializado em análise de big data de forma distribuída e paralela. Isso permite uma escalabilidade quase infinita, podendo analisar dados em dezenas ou centenas de máquinas ao mesmo tempo.

  • Oferece uma API semelhante à do Scikit-Learn em seu módulo MLlib, fornecendo implementações dos principais algoritmos de modelagem.
  • Permite treinar modelos de forma distribuída para lidar com grandes volumes de dados que não caberiam na memória de uma única máquina.

TensorFlow

O TensorFlow é um framework open source para aprendizado de máquina, com foco em redes neurais, desenvolvido pelo Google. Por meio de sua API de alto nível Keras, é possível treinar modelos de forma eficiente.

  • Focado em redes neurais, oferece uma ampla gama de funcionalidades para o desenvolvimento e treinamento de modelos de machine learning.
  • A API de alto nível Keras simplifica o processo de desenvolvimento, tornando mais acessível para cientistas de dados.

TensorFlow e PyTorch para Deep Learning

O TensorFlow e o PyTorch são duas opções populares para o treinamento de redes neurais complexas. Ambos os frameworks são amplamente utilizados em problemas que envolvem dados não estruturados, como imagens, texto ou áudio, nos quais redes neurais profundas costumam obter ótimos resultados.

  • Redes neurais profundas para dados não estruturados
  • Aplicações práticas de deep learning
  • Ampla utilização em pesquisa e aplicações práticas

Outros Frameworks de Machine Learning

Além do TensorFlow e PyTorch, existem outros frameworks interessantes para machine learning, como CatBoost, LightGBM e XGBoost. Cada um desses frameworks possui características específicas que os tornam ideais para diferentes cenários de uso.

  • CatBoost: algoritmo de boosting focado em desempenho com variáveis categóricas
  • LightGBM: algoritmo de boosting muito rápido e escalável
  • XGBoost: algoritmo de boosting popular e poderoso

Ferramentas para Pipelines e Ciclo de Vida

Além dos frameworks para treinamento de modelos, existem ferramentas especializadas em automatizar pipelines de machine learning e gerenciar o ciclo de vida dos modelos, como DVC, Kubeflow e BentoML.

BentoML – Empacotando modelos de machine learning em produção

O BentoML é uma ferramenta poderosa para empacotar modelos de machine learning em produção. Com apenas algumas linhas de código, o BentoML permite empacotar modelos treinados em containers Docker ou serviços web escaláveis no Kubernetes. Ele cuida da serialização, das dependências do modelo e documenta a API gerada com OpenAPI, proporcionando uma implantação ágil e desacoplada.

  • Empacota modelos treinados em containers Docker ou serviços web escaláveis no Kubernetes
  • Cuida da serialização e das dependências do modelo
  • Documenta a API gerada com OpenAPI para uma implantação ágil e desacoplada

MLflow – Gerenciamento do ciclo de vida de modelos de ponta a ponta

O MLflow é uma plataforma open source desenvolvida pela Databricks para gerenciamento do ciclo de vida de modelos de ponta a ponta. Ele possui quatro módulos principais que incluem o Tracking, Models, Projects e Model Registry, cada um com funcionalidades específicas para facilitar o gerenciamento de modelos de machine learning.

  • MLflow Tracking permite registrar métricas, parâmetros e artefatos de cada execução de treinamento de modelo
  • MLflow Models empacota modelos treinados em um formato auto-contido para implantação em diversos ambientes
  • MLflow Projects facilitam a reprodutibilidade dos experimentos de ML entre dados locais e remotos
  • MLflow Model Registry introduz o gerenciamento do ciclo de vida dos modelos, permitindo criar versões, fazer staging e produção, além de trabalhar com vários ambientes

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Conclusão

Ao longo deste artigo, apresentamos algumas das principais ferramentas open source disponíveis atualmente para apoiar cientistas de dados em diversas etapas do desenvolvimento de soluções de machine learning. Destacamos o MLflow como uma solução integrada e leve para resolver desafios de MLOps, ganhando popularidade devido à sua facilidade de uso e abordagem abrangente. Esperamos que este material sirva de referência para você conhecer algumas tecnologias úteis e acelerar seu trabalho com machine learning!