Integrare flussi di lavoro di machine learning nelle applicazioni backend

Il machine learning sta radicalmente trasformando il panorama tecnologico, offrendo l’opportunità di sviluppare applicazioni avanzate e intelligenti.

Se integrata in sistemi backend, questa tecnologia può consentire l’automazione dei processi, ma anche lo sviluppo di sistemi in grado di offrire previsioni accurate o di rilevare anomalie in tempo reale.

Inoltre, la scelta di incorporare il ML all’interno di sistemi backend è l’ideale per personalizzare le esperienze utente (UX) e rispondere rapidamente alle esigenze e alle richieste avanzate dai propri clienti.

Le applicazioni backend, tipicamente responsabili della logica di business, gestione dei dati e interfaccia con i database, possono trarre enormi vantaggi dall'integrazione del ML proprio come approfondiremo in seguito.

Al momento, è importante comprendere che, per molte aziende, la scelta di sviluppare prodotti integrando il machine learning all’interno del backend non è tanto una tendenza, quanto più una scelta strategica che gli consente di rimanere competitivi e offrire soluzioni tecnologicamente avanzate.

Strumenti e framework per l'integrazione del ML nei backend

Riteniamo importante presentare alcuni strumenti e framework di Machine Learning utilizzati più frequentemente dai developer.

Scikit-learn

Non possiamo non partire da Scikit-learn: ad oggi, la più utilizzata e rinomata libreria Python per il Machine Learning che offre algoritmi supervisionati e non supervisionati.

Questa è una libreria open-source e scaricabile gratuitamente, caratterizzata da un’ampia gamma di strumenti e forte di una community dinamica e in costante crescita.

Ciò che rende Scikit-learn così nota è anche la facilità d’uso che contraddistingue questa libreria, rendendola adatta anche a coloro che sono ancora alle prime esperienze con il ML.

Con Scikit-learn è possibile occuparsi di diversi aspetti, tra cui:

• classificazione;
• regressione;
• clustering;
• dimensionality reduction;
• model selection;
• preprocessing.

Facciamo un esempio pratico: nel caso della classificazione, dei casi d’uso possono riguardare, come leggiamo sul sito ufficiale, l’identificazione di immagini o il rilevamento di spam.

Nel primo caso, il modello viene addestrato sulla base di numerose immagini accuratamente etichettate (esempio: immagini di fiumi, immagini di oceani, immagini di catene montuose). In questo modo, presentandogli una nuova immagine, il nostro modello dovrebbe essere capace di identificare la categoria a cui appartiene tra quelle fornitegli.

Per l’integrazione dei modelli di Machine Learning di Scikit-learn con applicazioni backend abbiamo diverse possibilità: dalla creazione di API RESTful al deployment su server.

TensorFlow

TensorFlow è un ecosistema end-to-end e open-source particolarmente noto per la flessibilità e il supporto di molteplici librerie per sperimentare, costruire e addestrare modelli ML da implementare in sistemi backend.

Questo ecosistema offre diverse funzionalità, grazie ad algoritmi e modelli appositi, tra cui:

• reti neurali artificiali: da utilizzare per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o per il riconoscimento di immagini. Ovviamente, lavorando ad un attento processo di addestramento;

• deployment scalability: con TensorFlow Serving è possibile produrre modelli di ML scalabili e leggeri;

• reinforcement learning (RL): processo che permette lo sviluppo di agenti in grado di apprendere interagendo con l’ambiente. Per agente intendiamo l'algoritmo di apprendimento, mentre l’ambiente rappresenta il problema da risolvere.

Per l’integrazione con il backend, ci sono diverse best practices da seguire per sfruttare al meglio un ecosistema avanzato e completo dedicato a librerie e sistemi di ML.

Ad esempio, è buona prassi scrivere un codice modulare per separare la logica del modello da quella dell’applicazione backend.

Allo stesso tempo, è bene monitorare le performance dei modelli per assicurarsi che funzionino come previsto e fare uso di tecniche come il batching per migliorare l’efficienza e la scalabilità.

PyTorch

Infine, abbiamo PyTorch: un ecosistema sviluppato da Facebook AI Research, open-source e caratterizzato da due aspetti fondamentali, ovvero flessibilità e modularità.

Tra le caratteristiche che hanno sancito il successo di Pytorch c’è il supporto per calcoli dinamici, ovvero la possibilità di modificare una rete neurale in tempo reale. Questo aspetto risulta particolarmente utile durante le fasi di ricerca e sviluppo.

Ecco un’overview generale di cosa è possibile fare con questo framework di deep learning:

• costruzione e addestramento di modelli di reti neurali profonde da implementare per diverse applicazioni;

• sviluppo di modelli generativi come Generative Adversarial Networks e Variational Autoencoders per la generazione di nuovi dati simili a quelli forniti per la fase di addestramento;

• implementazione di grafi dinamici per lo sviluppo di modelli di ML flessibili e adattabili, soprattutto nel caso di variazioni nei dati.

Perché integrare il Machine Learning nei flussi di lavoro backend?

L’integrazione del Machine Learning nei flussi di lavoro backend apporta diversi vantaggi.

In primis, c’è uno snellimento del lavoro poiché questo consente di automatizzare delle operazioni ripetitive e di ottimizzare le performance delle applicazioni sviluppate.

Vediamo, ora, questi vantaggi più nel dettaglio:

Aumento delle performance

L’adozione del ML, integrato all’interno di sistemi backend, può incrementare notevolmente le performance delle applicazioni sviluppate, grazie alla capacità di elaborare grandi volumi di dati in modo efficiente e di effettuare previsioni rapide e precise.

Automazione dei processi

Il machine learning permette di automatizzare processi complessi che tradizionalmente richiedono l'intervento umano, rendendo il sistema backend più efficiente e riducendo i margini di errore.

Infatti, gli algoritmi di ML implementati all’interno di sistemi backend consentono di prendere decisioni autonome basate sui dati, ma anche di gestire automaticamente attività come pulizia, pre-processing e analisi, diminuendo tempistiche e sforzi per il team di sviluppo.

Miglioramento dell'accuratezza delle previsioni

Infine, grazie all’uso di tecniche avanzate per l’analisi dei dati, sarà possibile ottenere risultati più affidabili e utili durante dei processi decisionali.

Ad esempio, i modelli di ML possono analizzare i dati degli utenti in modo da offrire esperienze personalizzate che, ovviamente, miglioreranno l’ux e la customer satisfaction.

Oppure, grazie all’analisi predittiva, si potranno utilizzare dei modelli di ML su dati storici così da prevedere in modo più accurato eventuali tendenze future o la direzione verso cui si dirigeranno le preferenze degli utenti.

Conclusioni

Integrare flussi di lavoro di machine learning nelle applicazioni backend non è solo una tendenza tecnologica, ma una strategia essenziale per migliorare l'efficienza, l'automazione e l'accuratezza delle previsioni.

L'uso di strumenti come Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch consente di sviluppare applicazioni avanzate e personalizzate, rispondendo in modo più preciso alle esigenze dei clienti e alle dinamiche del mercato.

In conclusione, le applicazioni backend, arricchite dalle capacità del ML, diventano più potenti e competitive, offrendo un valore aggiunto significativo in termini di performance e user experience.