¿Sabes qué es un modelo de inferencia online? En este artículo te hablamos acerca de este concepto utilizado en cloud computing y machine learning.
¿Qué es un modelo de inferencia online?
Un modelo de inferencia online (también conocido como modelo de aprendizaje en línea o en tiempo real) es un tipo de modelo de machine learning que está diseñado para hacer predicciones en tiempo real a medida que llegan nuevos datos. A diferencia de los modelos tradicionales de machine learning, que se entrenan con un conjunto de datos completo y luego se utilizan para hacer predicciones, los modelos de inferencia en línea se actualizan continuamente a medida que llegan nuevos datos.
Estos modelos están diseñados para adaptarse a los cambios en los datos a lo largo del tiempo, lo que los hace especialmente útiles para aplicaciones que requieren una toma de decisiones rápida y en tiempo real, como la detección de fraude en línea, la personalización de contenidos en línea, la identificación de comportamientos anómalos y la gestión de sistemas de recomendación.
Los modelos de inferencia en línea utilizan técnicas como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje activo para mejorar continuamente su capacidad de hacer predicciones precisas a medida que se exponen a nuevos datos. También suelen requerir menos recursos computacionales que los modelos tradicionales de machine learning, lo que los hace más adecuados para aplicaciones que requieren una implementación en tiempo real y con recursos limitados.
¿Cuáles son los puntos clave del modelo de inferencia online?
Con un modelo de inferencia online, si tenemos temas de tiempo real, debemos saber que hay que hacer un microservicio, un real time streaming analysis, etc. La idea es aprender qué se hace en cada situación específica.
Entonces, lo que debemos tener en cuenta, principalmente, a la hora de crea un modelo de inferencia online es el versionado y la monitorización, que puede dividirse en:
Saber qué versión exacta está desplegada
Hay que tener un control sobre las cosas que estamos desplegando, por lo que es importante saber qué versión exacta es la que está desplegada del modelo. Esta es la razón por la que, en el proceso, se establece una variable de entorno. En el microservicio, la configuración de un determinado modelo que está en una ruta preestablecida.
Por lo general, los modelos se seleccionan por fecha o por versión específica del modelo (o sea entrenar con ciertos datos), entre otras formas.
Con esto podemos saber qué modelos se están usando en cada microservicio para obtener un modelo de inferencia online mucho más preciso.
Test A/B
El test A/B consiste en hacer validaciones de usuario entre diferentes tipos de modelo y haciendo comparaciones entre las distintas de los modelos que hay.
Si tenemos dos modelos que se han generado y queremos ver cuál es mejor, por ejemplo, respecto a las métricas de negocio, el test A/B es una muy buena opción.
El test funciona del siguiente modo: se ponen dos modelos a la vez y, de manera aleatoria, se van intercambiando y recibiendo de manera aleatoria las peticiones y cada parte las computa.
Qué métricas está obteniendo el modelo
También es importante tener esto en cuenta cuando estamos haciendo un modelo de inferencia online.
¿Se está degradando nuestro modelo?
Otra cosa que debemos tener en cuenta con un modelo de inferencia online es la degradación del mismo.
Cuando estamos haciendo los modelos en nuestro notebook, por ejemplo, tenemos que trabajar siempre con un conjunto de entrenamiento cerrado.
¿Qué pasa con este conjunto? Pues que cuando lo ponemos en producción, los datos evoluacionan con el tiempo. No siempre son los mismos datos, sino que, dependiendo de muchísimos datos distintos, se puede determinar si hay o no estacionalidad en esos datos.
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