Come sviluppare un progetto di previsione di serie temporali utilizzando Scikit-Learn
Nel mondo del processo decisionale basato sui dati, le previsioni delle serie temporali svolgono un ruolo fondamentale sfruttando modelli di dati storici per prevedere i risultati futuri per diverse aziende. Che tu stia lavorando nella gestione del rischio patrimoniale, nel trading, nelle previsioni meteorologiche, nella previsione della domanda di energia o nell'analisi del traffico, la capacità di effettuare previsioni accurate è fondamentale per il successo.
Il successo di un progetto di previsione di serie temporali non si misura solo dalla bontà di adattamento dei modelli di previsione. L’efficacia di uno strumento basato sull’intelligenza artificiale nell’applicazione pratica dipende anche dal livello di collaborazione tra i diversi attori o strumenti coinvolti. Per garantire il più agevole grado di cooperazione, è necessario introdurre quanto prima una serie di regole e buone pratiche a partire dalle fasi iniziali di sviluppo.
Queste regole sono note come operazioni di machine learning (MLOps).
MLOps serve a unificare vari elementi di un progetto ML in una struttura singolare e armoniosa, cercando di mantenere questa perfetta integrazione e funzionalità in futuro.
Il concetto di MLOps non è nuovo nella comunità di sviluppo software. Eredita dall'approccio DevOps le fasi standard del rilascio di un prodotto software come Integrazione continua (garantire il normale funzionamento consentendo gli aggiornamenti automatici) E Consegna continua (distribuzione automatica); introducendo alcune fasi specifiche proprie del Machine Learning come Formazione continua (ingegneria automatica delle funzionalità, ottimizzazione dei parametri e riqualificazione) E Monitoraggio continuo (prestazioni automatiche e monitoraggio della deriva dei dati).
Al giorno d'oggi sono presenti molti strumenti e framework che pretendono di risolvere le lacune di MLOps. Questo perché non esiste un modo o un'architettura univoci per risolvere i problemi MLOps. Le scelte sono legate al compito da svolgere. Nel caso della previsione di serie temporali, è importante concentrarsi sulla dipendenza temporale presente nei dati sia nella fase di sviluppo che in quella operativa.
Fonte: towardsdatascience.com
