MLOps (Koneoppimisen toiminnot) globaali markkina, ratkaisut, jotka auttavat datatieteilijöitä yksinkertaistamaan ja optimoimaan koneoppimisen käyttöönoton prosesseja, kasvaa keskimäärin lähes 45% vuodessa vuoteen 2030 asti. Ennuste tehtiin tutkimusyritys Valuates Reportsin toimesta, joka arvioi segmentin arvonnousun olevan 186 Yhdysvaltain dollaria,4 miljoonaa, saavutettu vuonna 2023, 3 Yhdysvaltain dollaria.6 bi. Yksi tärkeimmistä syistä tämän markkinan lämpenemiselle voi olla ennustavien mallien kehittämisen aikarajan lyheneminen. Arvio on Carlos Relvasin, Datariskin päädata-asiantuntija, yritys, joka on erikoistunut tekoälyn käyttöön arvon tuottamiseksi käsitteessä "päätös palveluna
Hänen mukaansa, kehittääkseen samankaltaisia järjestelmiä perinteisillä menetelmillä, organisaatiot vievät keskimäärin kaksi kolme viikkoa, riippuen alan monimutkaisuudesta.
"Toisaalta", MLOps:n käyttämisen avulla datatieteilijä voi automatisoida koko luomisprosessin. Ensimmäiseksi hän suorittaa koko mallin koulutusvaiheen automaattisen koneoppimisen avulla, joka testaa algoritmeja nähdäkseen, mikä niistä toimii parhaiten. Tällä hetkellä, tiete myös onnistuu, jos haluat, ladata oma kood, joka hänellä on jo, ja tallentaa kaikki asiakirjat ja kaikki koodit, varmistamalla näin kaikkien tietokantojen asiakirjojen suojan. MLOpsin menestys johtuu siitä, että se poistaa kaikki nämä vaiheet, jolloin mallin luoja on itse vastuussa ja hänellä on kaikki tarvittava kädessään projektin alusta loppuun viemiseen, väittää
Vuonna 2024, Datarisk on tuonut markkinoille MLOps-ratkaisun, joka keskittyy palvelemaan johtavia yrityksiä toiminnoissa kuten luoton myöntämisessä, petosuhkien riski, työpaikan vaihtamisen taipumus, tuottavuus maataloudessa, muiden joukossa. Vain vain vuoden ensimmäisellä puoliskolla, työkalu käytettiin yli 10 miljoonan kyselyn tekemiseen ja, käyttäjien saamat edut tästä teknologiasta, yksi suurimmista kohokohdista oli nimenomaan ajan väheneminen. Startupin MLOps kanssa, kolmen viikon keskimääräinen aikaraja on muuttunut tuntien kysymykseksi
Carlos Relvas selittää myös, että, kun ensimmäinen koulutus on rakennettu, astua toiseen vaiheeseen Datariskin MLOps-alustalla, jossa tutkija voi automaattisesti, hän itse, luoda API, jotta malli voidaan käyttää ulkoisissa ympäristöissä. Kolmas vaihe, hänen mukaansa, se on ratkaisun hallinta. Tässä vaiheessa, tavoitteena on varmistaa, että tämä kehitetty malli, koulutettu ja sitä käytetään, jatka hyvän suorituskyvyn ylläpitämistä ajan myötä. Työkalu pystyy seuraamaan sekä sovellustesi käyttöä että API:en toimintaa varmistaakseen, että kaikki toimii suunnitellusti, mutta myös mahdollistaa mallin laadun arvioinnin. Ratkaisu mahdollistaa tarkistamisen, esimerkiksi, onko olemassa muuttujaa, joka on muuttunut ajan myötä ja lähettää hälytyksiä loppukäyttäjälle, jos malli menettää suorituskykyä, väittää
Markkinan vastaanottavuus ja Datariskin tekemät ennakoinnit mahdollistavat yritykselle suunnitella yli viisi kertaa tämän ratkaisun käyttömäärän kasvua vuoteen 2025 mennessä
Datariskin perustaja ja toimitusjohtaja, Jhonata Emerick, selittää, että Brasilian MLOps-konseptin ratkaisujen tarjoamisen pioneeri becoming, startup on toteuttaa strategiaa kypsyttää ja kehittää sen keskeisiä liiketoimintateesejä. Ymmärrämme syvällisemmin markkinoiden tarpeet ja nyt olemme valmiita tarjoamaan ratkaisuja, jotka voivat muuttaa datatieteen todellisuutta maassa täysin merkittävällä tavalla, sano
Emerickin mukaan, erityistapauksessa ennustavien mallien kehittämisessä, MLOps-ratkaisut nousevat vastauksena hitaisiin sisäisiin prosesseihin, jotka on suunniteltu aikaan, jolloin yrityksillä ei ollut tarvetta hallita datan aluetta nykyisin vaaditulla nopeudella
Yleensä IT-jonojärjestelmiä käytetään, joissa data science -alue viimeistelee mallin ja siirtää sen insinööriosastolle API:n luomista varten. Tämä, vuorostaan, kestää merkittävästi aikaa tehdä oma osasi, milloin projekti siirtyy luottomoottoritiimille, esimerkiksi, jotta hän lopulta toteuttaa tämän API:n, mikä johtaa muihin aikarajoihin. Tulos on se, että, kun malli otetaan käyttöön, tilanne on jo toinen. Siksi MLOps-ratkaisu on niin tehokas optimoinnin osalta, päättää
