Man mano che nuovi dati diventano disponibili, il retraining dei modelli ML garantisce che le previsioni rimangano accurate e pertinenti — un passaggio fondamentale per mantenere le prestazioni del modello nel tempo. Con Apache Airflow, è possibile pianificare e orchestrare automaticamente questo retraining, eliminando le fasi manuali e assicurando la completa riproducibilità.

In questa configurazione, un DAG di Airflow definisce ogni fase del retraining: caricamento dei dati, preprocessamento, addestramento, valutazione e logging. Airflow gestisce ordine e pianificazione, mantenendo il modello aggiornato con il minimo sforzo.

Esempio: DAG di Retraining Automatico

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import logging

def load_data():
    iris = load_iris(as_frame=True)
    df = iris.frame
    df.to_csv('/tmp/iris.csv', index=False)

def train_and_evaluate():
    df = pd.read_csv('/tmp/iris.csv')
    X = df.drop('target', axis=1)
    y = df['target']
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    pipeline = Pipeline([
        ('scaler', StandardScaler()),
        ('clf', RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42))
    ])
    pipeline.fit(X_train, y_train)
    y_pred = pipeline.predict(X_test)
    acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
    logging.info(f"Retrained model accuracy: {acc:.4f}")

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2024, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'retrain_ml_model',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
    catchup=False,
    tags=['ml', 'retraining'],
)

load_data_task = PythonOperator(
    task_id='load_data',
    python_callable=load_data,
    dag=dag,
)

train_and_evaluate_task = PythonOperator(
    task_id='train_and_evaluate',
    python_callable=train_and_evaluate,
    dag=dag,
)

load_data_task >> train_and_evaluate_task