什麼是機器學習運作？
機器學習運作是一系列的做法，旨在幫助數據資料學家和工程師更有效率地管理機器學習生命週期。
機器學習運作的目標是填補機器學習開發作業和運作作業之間的鴻溝，確保以一致且可靠的方式開發、測試及部署機器學習模型。
隨著越來越多機構採用機器學習模型制定關鍵業務決策，機器學習運作的重要性也與日俱增。
機器學習運作定義
「機器學習運作」又稱 MLOp，是指從開發到部署與監控，整個機器學習生命週期的管理過程。其中包括：
- 實驗追蹤：追蹤實驗和結果，以找出最佳模型
- 模型部署：將模型部署至實際工作環境，供應用程式存取
- 模型監控：監控模型來偵測任何問題或效能降低
- 重新訓練模型：使用新資料重新訓練模型，改善模型效能
機器學習運作對於確保機器學習模型在正式環境中穩定、可擴充且可維護，是不可或缺的一環。
機器學習運作的重要性
機器學習運作是管理機器學習生命週期，並確保機器學習模型能有效開發、部署和維護的關鍵。如果沒有 MLOps，機構可能會面臨幾項挑戰，包括：
更高的錯誤風險：手動程序可能會導致機器學習生命週期發生錯誤和不一致的情況，進而影響機器學習模型的準確度和可靠性。
缺乏擴充性：隨著機器學習模型和資料集的大小和複雜程度不斷增加，手動流程可能變得難以管理，導致您難以有效擴充機器學習的作業規模。
降低效率：人工作業程序可能相當耗時且效率低落，拖慢機器學習模型的開發與部署速度。
缺乏協同合作：手動流程可能會導致數據資料學家、工程師和營運團隊難以有效協同合作，導致孤立作業和溝通分裂。
MLOps 可提供架構與工具組合，用於自動化及管理機器學習的生命週期，藉此解決這些難題。這可讓機構以更有效率、更可靠的方式，大規模開發、部署及維護機器學習模型。
機器學習運作的優點
採用 MLOps 的機構可以享有多項優勢，包括：
- 提升效率：MLOps 會自動化並簡化機器學習生命週期，減少開發、部署及維護機器學習模型所需的時間和心力
- 提升擴充性：MLOps 可讓機構更有效地擴充機器學習作業，處理大型資料集和更複雜的模型
- 提升穩定性：MLOps 可降低錯誤和不一致的風險，確保機器學習模型在正式環境中準確且可靠
- 提升協同合作效率：MLOps 提供通用架構和工具組合，讓數據資料學家、工程師和營運團隊有效率地協同合作
- 降低成本：MLOps 可協助機構將機器學習生命週期自動化及最佳化，減少手動介入，進而降低成本
機器學習運作和開發運作有何不同？
開發運作是一套做法，可協助機構消除軟體的開發和營運團隊之間的分歧。MLOps 是一套類似的做法，專門滿足機器學習模型的需求。
MLOps 與 DevOps 之間有一些重要差異，包括：
- 用途：開發運作著重在軟體開發生命週期，機器學習運作則著重於機器學習生命週期
- 複雜度：機器學習模型通常比傳統軟體應用程式更複雜，因此開發和部署需要特殊的工具和技術
- 資料：機器學習模型需要資料進行訓練和推論，因此在管理及處理資料方面會有更多挑戰
- 法規：機器學習模型可能需要遵守相關法規，而這可能會影響開發和部署程序
儘管存在這些差異，MLOps 和 DevOps 仍有一些共同的原則，例如著重協同合作、自動化及持續改善。已採用開發運作做法的機構，在導入機器學習運作時通常可以採用那些做法。
機器學習運作的基本元件
機器學習運作包含多項元件，這些元件可以彼此搭配運作，以便管理機器學習生命週期，包括：
探索性資料分析 (EDA)
EDA 是指探索和理解資料的程序，這些資料會用來訓練機器學習模型。程序會完成以下工作：
- 資料視覺化：以視覺化方式呈現資料，找出模式、趨勢和離群值
- 資料清理：移除重複或錯誤的資料，並處理缺少的值
- 特徵工程：將原始資料轉換為與機器學習模型相關且實用的特徵
資料準備與特徵工程
資料準備和特徵工程是 MLOps 程序的關鍵步驟。資料準備作業包括清理、轉換及格式化原始資料，以便用於模型訓練。
特徵工程會根據原始資料建立更相關且實用的新特徵，以用於模型訓練。如要確保機器學習模型以高品質資料完成訓練，並能產生準確的預測結果，就必須執行這些步驟。
模型訓練及調整
訓練及調整模型時，會使用準備好的資料來訓練機器學習模型，並最佳化模型超參數，以盡量達到最佳效能。
模型訓練和調整的常見工作包括：
- 選擇合適的機器學習演算法：為特定問題和資料集選擇合適的機器學習演算法
- 訓練模型：使用訓練資料來訓練機器學習模型
- 調整模型：調整機器學習模型的超參數，以改善模型效能
- 評估模型：根據測試資料來評估機器學習模型的效能
模型審查和管理
模型審查和管理可確保機器學習模型以負責且符合道德的方式開發及部署。
- 模型驗證：驗證機器學習模型，確保能達到所需效能和品質標準
- 模型公平性：確保機器學習模型不會出現偏誤或歧視
- 模型可解釋性：確保機器學習模型易於理解且可解釋
- 模型安全性：確保機器學習模型安全無虞，避免遭到攻擊
模型推論及提供
模型推論和提供，是將經過訓練的機器學習模型部署至正式環境，提供應用程式和使用者使用。
- 模型部署：將機器學習模型部署至正式環境
- 模型提供：將機器學習模型提供給應用程式和使用者，以進行推論
- 模型監控：在正式環境中監控機器學習模型的效能和行為
模型監控
模型監控包括在正式環境中持續監控機器學習模型的效能和行為。工作可能包括：
- 追蹤模型效能：追蹤準確率、精確度和喚回度等指標，以評估機器學習模型的效能
- 偵測模型偏移：偵測機器學習模型效能是否因資料或環境變化而逐漸降低
- 找出模型問題：找出可能會影響機器學習模型效能的問題，例如偏誤、過度配適或配適不足等
自動化模型重新訓練
自動化模型重新訓練的方式，是在機器學習模型效能降低或出現新資料時重新訓練。自動化模型重新訓練包括：
- 觸發模型重新訓練：在符合特定條件時觸發重新訓練程序，例如模型效能下降或獲得新資料
- 重新訓練模型：使用最新資料重新訓練機器學習模型，並在正式環境中更新模型
- 評估重新訓練後的模型：評估模型重新訓練後的成效，確保模型符合所需效能標準
哪些 Google Cloud 產品與服務與機器學習運作有關？
Google Cloud 提供各種可用於實作機器學習運作的產品和服務，包括：
