Глобальный рынок MLOps (Операции машинного обучения), решения, которые помогают ученым данных упрощать и оптимизировать процессы внедрения машинного обучения, будет иметь среднегодовой рост почти 45% до 2030 года. Прогноз был сделан исследовательской компанией Valuates Reports, что оценивает скачок в оценке сегмента в 186 долларов США,4 миллиона, достигнуто в 2023, за 3 доллара США.6 би. Одна из основных причин роста этого рынка может заключаться в сокращении сроков разработки предсказательных моделей. Оценка принадлежит Карлушу Релвасу, Главный научный сотрудник по данным Datarisk, компания, специализирующаяся на использовании искусственного интеллекта для создания ценности в концепции «"решение как услуга"
По его словам, для разработки аналогичных систем с использованием традиционных методов, организации в среднем занимают от двух до трех недель, в зависимости от сложности сектора.
"В свою очередь", при использовании MLOps ученый данных может автоматизировать весь процесс создания. Сначала он выполняет всю часть обучения модели с помощью автоматического машинного обучения, которое тестирует алгоритмы, чтобы выяснить, какой из них работает лучше. В данный момент, ученый тоже может, если хочешь, загрузить код, который у него уже есть, и сохранить все документы и все коды, тем самым обеспечивая защиту документации всех баз данных. Успех MLOps объясняется тем, что он устраняет все эти этапы, при этом сам создатель модели несет ответственность и имеет все необходимое для того, чтобы пройти от начала до конца проекта, утверждает
В 2024 году, Datarisk выпустила на рынок решение MLOps, ориентированное на обслуживание ведущих компаний в таких сферах, как кредитование, риск мошенничества, склонность к смене работы, продуктивность в агросекторе, среди прочего. Только в течение первого полугодия этого года, инструмент был использован для выполнения более 10 миллионов запросов и, среди преимуществ, полученных пользователями этой технологии, одним из самых больших достижений стало именно сокращение времени. С MLOps стартапа, средний срок в три недели сократился до вопроса часов
Карлос Релвас также объясняет, что, после того как эта первая тренировка построена, входит в второй этап внутри самой платформы MLOps от Datarisk, который является частью, где ученый может автоматически, он сам, создать API, чтобы модель могла использоваться в внешних средах. Третий этап, по его словам, это управление решением. На этом этапе, цель состоит в том, чтобы гарантировать, что эта модель, которая была разработана, обучен и используется, продолжай показывать хорошую производительность со временем. Инструмент может отслеживать как использование ваших приложений, так и работу API, чтобы гарантировать не только то, что все работает согласно плану, но также позволить оценить качество модели. Решение позволяет провести проверку, например, если есть какая-либо переменная, которая изменилась со временем и выдает предупреждения конечному пользователю в случае, если модель теряет производительность, утверждает
Рынок и исследования, проведенные Datarisk, позволяют компании прогнозировать рост более чем в пять раз по объему использования этого решения до конца 2025 года
Соучредитель и генеральный директор Datarisk, Жоната Эмерик, объясняет, что став пионером в предложении решений в концепции MLOps в Бразилии, стартап реализует стратегию по развитию и совершенствованию своих основных бизнес-идей. “Мы глубже понимаем потребности рынка и теперь готовы предложить решения, способные абсолютно значимо изменить реальность науки о данных в стране”, скажи
Согласно Эмерику, в конкретном случае разработки предсказательных моделей, решения MLOps возникают как ответ на медленные внутренние процессы, разработанные для времени, когда компаниям не нужно было управлять областью данных с той скоростью, которая требуется сегодня
Обычно используются системы очередей ИТ, в которых область науки о данных завершает создание модели и передает ее в область инженерии для создания API. Эсса, в свою очередь, это займет значительное время, чтобы сделать свою часть, когда тогда проект перейдет к команде кредитного движка, например, чтобы он наконец реализовал этот API, что приведет к другим срокам. Результат в том, что, когда модель внедряется, ситуация уже другая. Поэтому решение MLOps становится таким эффективным в вопросе оптимизации, заключи
