Machine learning pipeline นั้นสามารถทำให้กระบวนการสร้าง Machine learning model ควบคุมได้และเป็นไปอย่างอัตโนมัติ การแยกข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า การฝึกโมเดล และการ deployment กระบวนการทั้งหมดนี้ล้วนกระทำผ่าน Machine learning pipelines โดยผ่านชุดขั้นตอนต่างๆ
Pipeline ของ Machine learning นั้นทำงานแบบ iterative หรือที่เรียกว่าการทำแบบเดิมซ้ำๆนั่นเอง มันจะทำงานวนซ้ำไปเรื่อยๆ จนกว่ามันจะบรรลุเป้าหมายและคงสภาพไว้เพื่อให้โมเดลนั้นมีความแม่นยำ ลำดับของขั้นตอนที่จัดเข้าด้วยกันเพื่อทำงานให้เสร็จเรียกว่า “ไปป์ไลน์” งานนี้อาจเกี่ยวข้องกับแมชชีนเลิร์นนิงหรือไม่ก็ได้ ไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเรื่องปกติ แต่ก็มีประเภทอื่นเช่นกัน
วิธีทั่วไปในการ Deploy โมเดล AI คือการส่งไป utilized บนเว็บแอปพลิเคชัน enterprise software (ERPs) และ API โมเดลที่ถูก deployed เหล่านี้สามารถรับอินพุตข้อมูลใหม่และคาดการณ์ตามข้อมูลนั้นได้ โดยพื้นฐานแล้ว การปรับใช้ในแมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับการรวมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเข้ากับสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีอยู่เพื่อทำการตัดสินใจทางธุรกิจเชิงปฏิบัติโดยใช้ข้อมูลเป็นแหล่งอ้างอิง
แล้ว Pipelines ของ Machine learning สำคัญยังไงล่ะ?
Pipelines ของ Machine learning จะแสดงขั้นตอนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องในการนำโมเดลตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการปรับใช้และอื่นๆ กระบวนการนี้มีความซับซ้อนเป็นอย่างมากและต้องใช้ทีมที่มีความเชี่ยวชาญในระดับต่างๆ การเคลื่อนย้ายโมเดลด้วยตนเองจากการพัฒนาไปสู่การปรับใช้นั้นใช้เวลานาน แต่ด้วยการใช้ Pipelines ของ Machine learning สามารถเพิ่มประสิทธิภาพให้กระบวนเหล่านั้นและทำให้เป็นไปโดยอัตโนมัติได้ สิ่งนี้ทำให้ทรัพยากรมนุษย์มีอิสระที่จะไปที่โฟกัสกระบวนการอื่นๆ มากยิ่งขึ้น
Pipelines ของ Machine learning ช่วยให้ทีมเข้าใจกระบวนการที่ซับซ้อน แต่ละขั้นตอนต้องมีการกำหนดไว้อย่างชัดเจนสำหรับการสร้างและนำ Pipelines กลับมาใช้ใหม่ ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรในการพัฒนา model ไปได้เป็นอย่างมาก ทั้งยังสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยการ optimize pipeline componentsให้เหมาะสม
