Kansainvälinen MLOps-markkina (koneoppimisen operatiiviset ratkaisut), jotka auttavat data-analyytikoita yksinkertaistamaan ja optimoimaan koneoppimisen käyttöönottoprosesseja, kasvaa keskimäärin lähes 45 % vuodessa vuoteen 2030 mennessä. Arvio on tehnyt tutkimusyritys Valuates Reports, joka ennustaa segmentin arvonousun 186,4 miljoonasta dollarista vuonna 2023 3,6 miljardiin dollariin. Yksi tärkeimmistä syistä tämän markkinan lämpenemiseen voi olla ennustavien mallien kehitysaikojen lyhentyminen. Arvio on Carlos Relvas, Datariskin päädatatieteilijä, yritys, joka on erikoistunut tekoälyn käyttöön arvon luomiseksi konseptissa.päätös palveluna
Hänen mukaansa perinteisillä menetelmillä vastaavien järjestelmien kehittäminen kestää organisaatioilta keskimäärin kaksi tai kolme viikkoa, riippuen alan monimutkaisuudesta.
"Toisaalta, käyttäessään MLOps:ia datatieteilijä pystyy automatisoimaan koko luomisprosessin. Ensin hän suorittaa mallin koulutuksen automaattisen koneoppimisen avulla, joka testaa algoritmeja nähdäkseen, mikä niistä toimii parhaiten. Tällä hetkellä datatieteilijä voi myös halutessaan ladata oman koodinsa ja tallentaa kaikki asiakirjat ja koodit, varmistaen näin kaikkien tietokantojen dokumentaation suojan. MLOps:n menestys johtuu siitä, että se poistaa kaikki nämä vaiheet, ja mallin luoja on itse vastuussa ja hänellä on kaikki tarvittava projektin alusta loppuun asti," hän toteaa.
Vuonna 2024 Datarisk toi markkinoille MLOps-ratkaisun, joka keskittyy palvelemaan johtavia yrityksiä kuten luotonmyöntö, petosriski, työhön vaihtamisen todennäköisyys, maatalouden tuottavuus ja muita. Vain tämän vuoden ensimmäisen puoliskon aikana työkaluja käytettiin yli 10 miljoonan kyselyn suorittamiseen, ja tämän teknologian käyttäjien saavuttamista eduista yksi suurimmista oli juuri ajan säästö. Startupin MLOps:n kanssa keskimääräinen kolmeviikkoinen aika lyheni muutamaan tuntiin.
Carlos Relvas selittää myös, että kun tämä ensimmäinen koulutus on rakennettu, seuraava vaihe Datariskin MLOps-alustalla alkaa, jolloin tutkija voi automaattisesti itse luoda API:n mallille, jotta sitä voidaan käyttää ulkoisissa ympäristöissä. Kolmas vaihe hänen mukaansa on ratkaisun hallinta. Tässä vaiheessa tavoitteena on varmistaa, että tämä kehitetty, koulutettu ja käytössä oleva malli säilyttää hyvän suorituskykynsä ajan myötä. Työkalu pystyy seuraamaan sekä sovellustesi käyttöä että API:en toimintaa varmistaakseen, että kaikki toimii suunnitellusti, sekä mahdollistaa mallin laadun arvioinnin. Ratkaisu mahdollistaa esimerkiksi sen, että voidaan tarkistaa, onko jokin muuttuja muuttunut ajan myötä, ja lähettää loppukäyttäjälle hälytyksiä, jos malli menettää suorituskykyään, hän toteaa.
Markkinoiden vastaanotto ja Datariskin tekemät ennusteet mahdollistavat yrityksen suunnitella tämän ratkaisun käytön määrän kasvavan yli viisi kertaa vuoteen 2025 mennessä.
Datariskin perustaja ja toimitusjohtaja Jhonata Emerick selittää, että ollessaan pioneeri MLOps-konseptin ratkaisujen tarjoamisessa Brasiliassa startup toteuttaa strategiaansa kypsyä ja hioa tärkeimpiä liiketoimintateesejään. Ymmärrämme markkinoiden tarpeet syvällisemmin ja olemme nyt valmiita tarjoamaan ratkaisuja, jotka voivat muuttaa täysin merkittävällä tavalla maan datatieteen todellisuutta, hän sanoo.
Emerickin mukaan ennustemallien kehittämisessä MLOps-ratkaisut syntyvät vastaamaan hitaasti eteneviä sisäisiä prosesseja, jotka on suunniteltu aikaan, jolloin yritykset eivät vielä tarvinneet hallita datan alaa yhtä ketterästi kuin nykyään.
Yleisesti ottaen käytetään IT-järjestelmiä, joissa data science -osasto viimeistelee mallin ja siirtää sen insinööritiimille, joka luo API:n. Tämä taas kestää merkittävän ajan, jolloin projekti siirtyy esimerkiksi luotonantokoneiston tiimille, jotta he lopulta toteuttavat tämän API:n, mikä vie muita aikatauluja. Tuloksena on, että kun malli on toteutettu, tilanne on jo toinen. Siksi MLOps-ratkaisu on niin tehokas optimoinnin kannalta, päättää hän.
