Hybride Pipeline
Eine Hybrid-Pipeline bezeichnet ein integriertes Workflow-System, das Elemente vollständig automatisierter, oft KI-gesteuerter Prozesse mit notwendigen manuellen Überprüfungen, menschlichem Eingreifen oder traditionellen, deterministischen Schritten kombiniert. Anstatt sich ausschließlich auf ein Paradigma zu verlassen (z. B. reines maschinelles Lernen oder reines Skripting), verbindet sie beides strategisch, um umfassende operative Ziele zu erreichen.
In komplexen Geschäftsumgebungen eignen sich nicht alle Aufgaben für eine vollständige Automatisierung. Bestimmte Entscheidungen erfordern nuanciertes menschliches Urteilsvermögen, Überprüfungen der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder die Bearbeitung hochgradig anomaler Datenpunkte, mit denen aktuelle Modelle Schwierigkeiten haben. Ein hybrider Ansatz gewährleistet Skalierbarkeit bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der notwendigen Qualitätskontrolle und Genauigkeit.
Die Pipeline arbeitet in Stufen. Erste Stufen können hochautomatisiert sein und maschinelles Lernen zur schnellen Datenaufnahme, Vorverarbeitung oder anfänglichen Klassifizierung nutzen. Wenn das System einen Unsicherheits- oder Anomalie-Schwellenwert erreicht oder eine Aufgabe erfordert, die eine subjektive Bewertung erfordert, leitet es diesen spezifischen Datenabschnitt oder diese Aufgabe automatisch an einen menschlichen Bediener oder einen spezialisierten, nicht-ML-Prozess weiter. Sobald das menschliche Eingreifen abgeschlossen ist, fließt die Daten zurück in den automatisierten Strom für die endgültige Verarbeitung oder Bereitstellung.
Dieses Konzept überschneidet sich mit MLOps (Machine Learning Operations), wenn es um die Modellbereitstellung geht, und Workflow-Orchestrierungstools (wie Apache Airflow) werden oft verwendet, um die Routing-Logik innerhalb einer Hybrid-Pipeline zu verwalten.
