Machine learning (ML) stał się jednym z kluczowych elementów transformacji cyfrowej w organizacjach na całym świecie. Według raportu Gartnera z 2023 roku, 70% organizacji na całym świecie deklaruje korzystanie z ML lub planuje jego wdrożenie w najbliższych dwóch latach. Wartość globalnego rynku ML w 2022 roku została oszacowana na 21 miliardów dolarów, a prognozy wskazują, że do 2030 roku osiągnie on wartość ponad 209 miliardów dolarów, co odpowiada średniemu rocznemu wzrostowi na poziomie 38,8%.
Dlaczego organizacje inwestują w ML?
Firmy inwestują w ML, aby uzyskać przewagę konkurencyjną. Technologie te znajdują zastosowanie w różnorodnych scenariuszach, takich jak:
- Przewidywanie zachowań klientów: Prognozowanie churnu pozwala firmom na lepsze zrozumienie, dlaczego klienci rezygnują z usług, co daje szansę na podjęcie działań zapobiegawczych.
- Optymalizacja operacji logistycznych: Dynamiczne planowanie tras czy zarządzanie zapasami umożliwiają obniżenie kosztów operacyjnych i zwiększenie efektywności.
- Dynamiczne ustalanie cen: Dopasowanie cen do zmiennych warunków rynkowych w czasie rzeczywistym pomaga zwiększyć przychody.
- Personalizacja doświadczeń użytkownika: Rekomendacje w czasie rzeczywistym budują lojalność klientów i zwiększają ich zaangażowanie.
Jednak, aby osiągnąć sukces w implementacji ML, organizacje muszą pokonać wiele wyzwań, takich jak integracja z istniejącymi procesami czy zapewnienie jakości danych. Właśnie dlatego kluczowe jest przestrzeganie najlepszych praktyk w budowie i wdrażaniu modeli ML.
Zrozumienie problemu biznesowego
Definiowanie celu projektu ML
Każdy projekt ML powinien zaczynać się od precyzyjnego określenia celu biznesowego. Fundamentalne pytania, jakie należy sobie zadać, to:
- Jakie decyzje chcemy podejmować na podstawie wyników modelu?
- Jakie procesy chcemy zoptymalizować?
- W jaki sposób model ML ma przyczynić się do realizacji celów biznesowych?
- Jaki zostanie wykorzystany konkretny wynik dostarczony przed model ML i na jakie działanie się przełoży?
Przykładowo, jeśli celem jest zwiększenie retencji klientów, warto zastanowić się, w jaki sposób powinniśmy określić klienta zagrożonego odejściem (np. jak wysokie musi być prawdopodobieństwo, że w najbliższym czasie zrezygnuje z subskrypcji), jakie akcje powinniśmy spróbować podjąć, aby go zatrzymać i w jakim momencie chcemy je wykonać.
Zrozumienie potrzeb biznesowych
Interesariusze powinni jasno określić problemy, które chcą rozwiązać, podczas gdy zespoły ML muszą dogłębnie zrozumieć specyfikę procesów biznesowych i technicznych, uwzględniając ich potencjalne ograniczenia. Scenariusz użycia modelu powinien wspierać podejmowanie trafnych decyzji biznesowych w odpowiednim czasie oraz być ukierunkowany na skuteczne działania optymalizacyjne.
Kluczowym warunkiem jest gruntowne zrozumienie problemu oraz zdobycie wiedzy domenowej. Aby to osiągnąć, data scientist powinien aktywnie współpracować z interesariuszami, pozyskując od nich wiedzę ekspercką i know-how niezbędne do opracowania efektywnego modelu ML.
Wspólna praca nad scenariuszem zastosowania umożliwia stworzenie rozwiązania, które nie tylko spełnia wymagania technologiczne, ale przede wszystkim odpowiada na realne potrzeby i cele biznesowe. Harmonijne połączenie perspektywy biznesowej i technicznej jest fundamentem osiągnięcia wymiernych korzyści.
KPI i miary sukcesu
Kluczowym elementem każdego projektu ML jest definiowanie wskaźników sukcesu:
- Wskaźniki techniczne: Accuracy, precision, recall, F1-score pozwalają mierzyć skuteczność modelu z perspektywy technicznej.
- Wskaźniki biznesowe: Przykładowo, zmniejszenie wskaźnika churnu o 10% lub zwiększenie przychodów dzięki lepszym rekomendacjom produktów.
Najważniejszym elementem oceny działań opartych na uczeniu maszynowym jest wykorzystanie wskaźników biznesowych, które odzwierciedlają rzeczywisty wpływ modelu na organizację. Klasyczne metryki techniczne są niewątpliwie kluczowe na etapie treningu, tuningu i wyboru modelu, ponieważ informują o jego wydajności w określonych warunkach i na wybranych zbiorach danych. Jednak ich rola kończy się na aspekcie technicznym – nie mówią one o tym, jak model faktycznie wpływa na procesy biznesowe i czy wspiera realizację kluczowych celów.
Prawdziwy sukces projektu ML należy oceniać na podstawie jego integracji z procesami biznesowymi. Kluczowe pytania to: czy model umożliwia podejmowanie lepszych decyzji, czy wspiera optymalizację określonych obszarów oraz czy jego użycie realnie poprawia wyniki organizacji? Miary sukcesu powinny być definiowane indywidualnie dla każdego zagadnienia biznesowego, np. poprzez porównanie wyników procesów z wykorzystaniem modelu i bez niego. Dzięki temu ocena efektywności koncentruje się na rzeczywistym wpływie na biznes, a nie tylko na wydajności technicznej modelu.
Podsumowując, techniczne wskaźniki są cennym narzędziem dla data scientistów w procesie budowy modelu, jednak to wskaźniki biznesowe ostatecznie decydują o wartości wdrożenia w praktyce. Definiowanie tych wskaźników na początku projektu pomaga jasno określić oczekiwania i kierunek działań.
Przygotowanie danych
Zrozumienie dostępnych danych
Jednym z pierwszych kroków w każdym projekcie data science jest dogłębne zrozumienie dostępnych danych i procesów ich zbierania. Ważne jest zidentyfikowanie potencjalnych niespójności, wynikających z błędów w procesach ETL, różnic między prezentacją danych w systemach źródłowych lub po prostu z niedoskonałości źródeł danych. Takie problemy mogą ograniczać możliwość pełnego wykorzystania informacji w modelach. Typowe wyzwania obejmują brakujące dane, duplikaty, niespójne identyfikatory, nieoczekiwane lub zwyczajnie błędne wartości w kolumnach danych.
Aby poradzić sobie z tymi wyzwaniami, stosuje się różne techniki, takie jak tworzenie słowników do ujednolicania wartości w kolumnach tekstowych, identyfikacja i usuwanie outlierów czy uzupełnianie brakujących danych za pomocą metod statystycznych, np. medianami zaobserwowanymi w danych segmentach. Kluczowe jest również naprawienie procesów zbierania danych, jeśli w tym obszarze zostały zidentyfikowane problemy.
Eksploracja danych
Eksploracja danych to istotny etap, w którym Data Scientist analizuje, co dane mówią o problemie biznesowym. Celem jest identyfikacja wskaźników kluczowych dla rozwiązania problemu, rozpoznanie istotnych wzorców i zależności oraz zidentyfikowanie segmentów o podobnych właściwościach. W tej fazie weryfikowane są również hipotezy eksperckie pozyskane od biznesu, co pozwala sprawdzić, czy założenia specjalistów znajdują odzwierciedlenie w danych i wspierają rozwiązanie problemu.
Taka analiza pomaga zrozumieć, które elementy danych są istotne dla problemu i jakie należy uwzględnić w modelu. Eksploracja danych łączy surowe informacje z kontekstem biznesowym, docelowo pozwalając przekształcać je w praktyczne wnioski.
Feature Engineering
Feature engineering to ważny etap, który bezpośrednio decyduje o skuteczności modelu. Wykorzystuje wnioski z eksploracji danych, przekładając spostrzeżenia biznesowe i istotne wzorce na język matematyki, który jest łatwo przetwarzalny przez model. Proces ten obejmuje tworzenie nowych cech, przekształcanie istniejących oraz selekcję najważniejszych zmiennych, które najlepiej reprezentują dane w kontekście problemu. Dobrze zaprojektowane cechy pozwalają modelowi efektywniej wykrywać zależności, poprawiając jego wydajność i zdolność do podejmowania trafnych decyzji.
Podział danych i walidacja
Podział danych na zbiory treningowe, walidacyjne i testowe to podstawa do uniknięcia overfittingu i zapewnienia wiarygodności modelu. Zalecany podział to 70%-15%-15%, choć może się różnić w zależności od wielkości zbioru danych.
Budowa modelu ML
Dobór metodologii
Zanim przejdzie się do wyboru algorytmu, krytycznym krokiem w projekcie data science jest dobór odpowiedniej metodologii. Obejmuje to decyzje o tym, kiedy model będzie uruchamiany, jak zbudować zmienną objaśnianą oraz gdzie w całym procesie projektowym model ML zostanie wkomponowany. To etap, który decyduje o skuteczności projektu w znacznie większym stopniu niż późniejszy wybór samego algorytmu.
Dobór metodologii pozwala zaprojektować kompleksowe rozwiązanie, które odpowiada na rzeczywiste potrzeby biznesowe. Wymaga uwzględnienia kluczowych czynników, takich jak czas dostępności danych, moment, w którym biznes powinien podejmować decyzje, oraz rodzaj działań, jakie model ma wspierać. Często rozwiązania obejmują nie tylko model ML, ale także dodatkowe narzędzia analityczne.
Dobór odpowiedniego algorytmu
Wybór algorytmu ML powinien być przemyślany i dostosowany do specyfiki projektu. Kluczowe jest uwzględnienie ilości dostępnych danych – niektóre algorytmy, jak sieci neuronowe, wymagają dużych zbiorów danych, podczas gdy inne, jak regresja logistyczna czy drzewa decyzyjne, radzą sobie lepiej w przypadku mniejszych zestawów.
Równie ważne jest zdroworozsądkowe podejście: wybór zbyt skomplikowanego modelu w sytuacji, gdy prostsze rozwiązanie może osiągnąć wystarczającą skuteczność, prowadzi do niepotrzebnego wzrostu kosztów przygotowania i utrzymania rozwiązania. Strzelanie z armaty do wróbla może być efektowne, ale rzadko bywa efektywne.
Explainable AI (XAI)
Explainable AI odgrywa kluczową rolę w łączeniu modeli uczenia maszynowego z biznesem, umożliwiając ich interpretację. Już same istotności zmiennych w modelach pomagają lepiej zrozumieć analizowane zagadnienie, na przykład potrzeby i zachowania użytkowników, co przekłada się na trafniejsze decyzje i skuteczniejsze działania. Analiza znaczenia zmiennych często ujawnia kluczowe czynniki wpływające na decyzje klientów, wspierając optymalizację produktów i usług.
Modele liniowe, dzięki swojej prostocie, oferują dodatkową wartość – ich wagi mogą być bezpośrednio wykorzystywane w środowisku produkcyjnym. Przykładem są modele atrybucji, gdzie wagi zmiennych pomagają określić, które kanały marketingowe mają największy wpływ na osiągnięcie konwersji.
Explainable AI zwiększa nie tylko transparentność i zaufanie do modeli, ale także umożliwia zdobycie wiedzy, która sama w sobie jest cenna, niezależnie od działania algorytmu. Dzięki temu XAI staje się niezastąpionym narzędziem w realizacji celów biznesowych.
Wdrożenie modelu na produkcję
Pipeline ML i MLOps
Efektywna integracja modeli z istniejącymi systemami wymaga zautomatyzowanych pipeline'ów ML oraz wdrożenia praktyk MLOps, takich jak wersjonowanie danych i kodu. Kluczowe elementy to:
- Automatyzacja procesu zbierania i przetwarzania danych.
- Skalowanie modeli w odpowiedzi na zwiększone obciążenie.
- Wersjonowanie modeli, aby łatwo wrócić do wcześniejszych wersji w przypadku problemów.
Monitoring i retraining modeli
Monitoring i retraining modeli w produkcji to kluczowe działania zapewniające ich skuteczność w zmieniających się warunkach. Modele działające w środowisku produkcyjnym muszą być regularnie sprawdzane i aktualizowane, by utrzymać wysoką jakość predykcji i realizować cele biznesowe.
Monitoring modeli w produkcji
- Wskaźniki techniczne
Śledzenie wskaźników, takich jak accuracy, precision, czy F1-score, pozwala wykrywać degradację wydajności (model drift). Może to być spowodowane zmianami w danych wejściowych (data drift) lub relacjach między cechami a odpowiedziami (concept drift). Automatyczne systemy monitoringu umożliwiają szybkie reagowanie na problemy. - Wskaźniki biznesowe
Modele muszą być oceniane pod kątem wpływu na:- Redukcję churnu klientów – poprawność identyfikacji klientów zagrożonych rezygnacją.
- Wzrost konwersji – skuteczność w zwiększaniu sprzedaży lub kliknięć.
- Optymalizację kosztów operacyjnych – np. w logistyce czy zarządzaniu zapasami.
Retraining modeli
Regularne retrainingi zapewniają, że modele są dostosowane do zmieniającego się otoczenia i w pełni korzystają z najświeższych danych.
- Harmonogram retrainingów
Systematyczna aktualizacja modeli, np. co miesiąc, pozwala utrzymać ich wydajność, szczególnie w branżach działających w szybko zmieniającym się otoczeniu. - Triggerowane retrainingi
Retrainingi mogą być wyzwalane zdarzeniami, np. spadkiem jakości modelu, zmianą w dystrybucji danych lub pojawieniem się nowych danych istotnych dla problemu. - Pipeline automatyzacji
Automatyczne pipeline’y obsługujące proces – od zbierania danych, przez trenowanie i walidację, aż po wdrożenie nowego modelu – zapewniają spójność i efektywność retrainingu.
Monitoring danych na produkcji
Po wdrożeniu modelu ML kluczowe jest monitorowanie danych produkcyjnych, ponieważ źródła danych oraz procesy ETL mogą ulegać zmianom. Dane mogą być wystawiane w innej strukturze, zmieniać format, zawierać nowe wartości, a czas ich dostępności może odbiegać od założeń treningowych. Takie zmiany mogą powodować rozbieżności między danymi treningowymi a produkcyjnymi, co znacząco obniża skuteczność modelu.
Monitoring pozwala wykrywać zmiany w strukturze i jakości danych, takie jak brakujące wartości, nowe kategorie czy zmiany w dystrybucji cech. Kluczowe jest także śledzenie procesów ETL, które mogą być źródłem nieoczekiwanych problemów. Wczesne wykrycie takich anomalii umożliwia szybkie podjęcie działań – od dostosowania procesów przetwarzania, po ponowne trenowanie modelu.
Bez odpowiedniego monitoringu dane mogą przestać odpowiadać założeniom modelu, co prowadzi do błędnych predykcji i spadku wartości wdrożenia. Dlatego ciągła kontrola danych jest niezbędna dla utrzymania jakości i skuteczności rozwiązania ML.
Narzędzia wspierające monitoring i retraining
Narzędzia takie jak MLflow (śledzenie eksperymentów), Evidently AI (monitoring danych i modeli) czy Kubeflow Pipelines (automatyzacja procesów) wspierają cały cykl życia modeli.
Monitoring i retraining to inwestycja w utrzymanie systemów, które dostarczają trafnych predykcji i wspierają realizację celów biznesowych.
Skalowalność i wydajność
Wykorzystanie chmury lub rozwiązań serverless pozwala na skalowanie modeli w zależności od potrzeb. Kluczowym aspektem jest optymalizacja czasu odpowiedzi modelu, co jest szczególnie ważne w systemach działających w czasie rzeczywistym.
Aby skrócić czas odpowiedzi modelu, można zastosować następujące techniki:
- Redukcja rozmiaru modelu: Kompresja poprzez prunning (usuwanie mało istotnych parametrów) lub kwantyzację (zmniejszenie precyzji wag).
- Cache wyników: Przechowywanie wyników dla najczęściej występujących zapytań w celu uniknięcia wielokrotnych obliczeń.
- Optymalizacja infrastruktury: Wykorzystanie sprzętu wspierającego obliczenia macierzowe, takiego jak GPU lub TPU, oraz stosowanie usług serverless z minimalnym opóźnieniem rozruchu (np. AWS Lambda z prewarmed instances).
- Model distillation: Stworzenie mniejszego, szybszego modelu, który naśladuje działanie oryginalnego.
Najczęstsze pułapki i wyzwania
Problemy z jakością danych
Jakość danych ma fundamentalne znaczenie. Ważna jest zarówno inicjalna analiza jakości danych jak i ciągłe monitorowanie danych produkcyjnych oraz ich spójności z danymi treningowymi.
Overengineering
Unikanie zbyt skomplikowanych modeli jest istotne. Proste rozwiązania są często wystarczające i łatwiejsze do wdrożenia. Ważne jest skupienie na MVP (Minimum Viable Product), aby szybko dostarczyć wartość biznesową.
Komunikacja wyników
Wyniki modelu muszą być przedstawione w sposób zrozumiały dla biznesu. Edukacja interesariuszy w zakresie interpretacji wyników jest niezbędna. Raporty powinny być dostosowane do odbiorców i zawierać praktyczne rekomendacje.
Brak przeszkolenia i edukacji biznesu
Niedostateczne zaangażowanie biznesu w proces wdrażania modeli powoduje brak zrozumienia ich działania oraz wyników. Może to prowadzić do słabego wykorzystania potencjału modeli i problemów w komunikacji między zespołami technicznymi a biznesowymi.
Porzucenie modelu zamiast iteracji
Modele są czasem odrzucane, gdy ich wyniki stają się mniej trafne, zamiast przeprowadzić analizę i dostosować je do zmieniających się danych. Brak iteracyjnego podejścia może skutkować utratą zaufania biznesu do technologii ML i niewykorzystaniem inwestycji.
Błędny scenariusz użycia
Nawet jeśli model działa poprawnie technicznie, jego rezultaty mogą nie mieć wartości dla biznesu, jeśli wyniki nie są "actionable" – czyli nie dostarczają informacji, na podstawie których można podejmować decyzje. Wynika to zwykle z niewłaściwego zdefiniowania celu modelu na etapie planowania.
Skupienie na metrykach technicznych zamiast wartości biznesowej
Zbyt duża koncentracja na metrykach takich jak accuracy czy F1-score może odciągnąć uwagę od faktycznego wpływu modelu na kluczowe wskaźniki biznesowe, np. konwersję, przychody czy redukcję kosztów.
Data leakage
Pominięcie analizy dostępności danych w czasie może doprowadzić do sytuacji, gdy dane z przyszłości lub niedostępne w momencie predykcji wpływają na trening modelu. Prowadzi to do sztucznie zawyżonej skuteczności i błędnych predykcji na produkcji.
Niereprezentatywna walidacja
Niewłaściwe dobranie próbki danych walidującej model może prowadzić do nieadekwatnych wyników. Próba, która nie odzwierciedla rzeczywistej długoterminowej dystrybucji danych produkcyjnych, zawyża ocenę skuteczności modelu. W efekcie model, który sprawdza się podczas testów, w wybranym wąskim zakresie danych, może nie działać poprawnie w rzeczywistych warunkach, co przekłada się na błędne predykcje i decyzje biznesowe.
Case studies
Wdrożenie ML dla klienta z branży e-learningowej
Dla naszego klienta zespół Alterdata wdrożył model ML wspierający zaangażowanie i motywację użytkowników. Kluczowe działania obejmowały: analizę czynników wpływających na aktywność uczniów, segmentację użytkowników oraz wdrożenie modelu XGBoost w BigQueryML. Integracja modelu z danymi pozwoliła na precyzyjne dopasowanie rekomendacji edukacyjnych i automatyzację analityki.
Efekty: 80% skuteczności w przewidywaniu zaangażowania, wzrost retencji użytkowników i uproszczenie zarządzania danymi. Przykład pokazuje, jak ML może wspierać personalizację doświadczeń i rozwój platformy edukacyjnej.
Podsumowanie kluczowych kroków
Sukces wdrożenia modeli ML wymaga pełnego zrozumienia problemu biznesowego, zadbania o jakość danych, dobrania odpowiedniej metodologii oraz integracji z procesami organizacyjnymi. Każdy etap, od eksploracji danych po monitorowanie modelu na produkcji, ma fundamentalne znaczenie dla końcowego efektu.
Potrzebujesz wsparcia we wdrożeniu nowego modelu lub optymalizacji istniejącego? Nasi eksperci podzielą się swoim doświadczeniem i dobrymi praktykami. Skontaktuj się z nami!
