MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları) küresel pazarı, makine öğrenimi uygulama süreçlerini basitleştirmeye ve optimize etmeye yardımcı olan çözümler, 2030'a kadar yıllık ortalama %45 civarında bir büyüme olacak. Projeksiyon, Valuates Reports araştırma şirketi tarafından yapıldı, 186 ABD doları değer artışında bir sıçrama bekliyor,4 milyon, 2023'te ulaşıldı, US$ 3 için.6 bi. Bu pazarın ısınmasının başlıca nedenlerinden biri, tahmin modellerinin geliştirilmesi için sürelerin kısalması olabilir. Değerlendirme Carlos Relvas'a aittir, Datarisk Baş Veri Bilimcisi, yapay zeka kullanarak değer yaratma konusunda uzmanlaşmış bir şirket"hizmet olarak karar verme"
Ona göre, geleneksel yöntemlerle benzer sistemler geliştirmek için, kuruluşlar ortalama iki ila üç hafta sürer, sektörün karmaşıklığına bağlı olarak.
"Karşılığında", MLOps kullanarak veri bilimcisi, oluşturma sürecinin tamamını otomatikleştirebilir. Öncelikle, en iyi çalışan algoritmayı görmek için otomatik bir makine öğrenimi aracılığıyla modelin tüm eğitim kısmını yapar. Bu anda, bilim insanı da başarabilir, istersen, kendi kodunu yüklemek ve tüm belgeleri ve tüm kodları kaydetmek, böylece tüm veritabanlarının belgelerinin korunmasını sağlamak. MLOps'un başarısı, modelin yaratıcısının tüm süreci kendisinin sorumlu olduğu ve projeye baştan sona kadar ihtiyaç duyduğu her şeye sahip olması gerçeğinden kaynaklanmaktadır, iddia eder
2024'te, Datarisk, kredi verme gibi faaliyetlerde öncü olan şirketlere hizmet vermeye odaklanmış bir MLOps çözümünü piyasaya sürdü, dolandırıcılık riski, iş değişikliği eğilimi, tarımda verimlilik, diğerleri arasında. Bu yılın sadece ilk altı ayında, araç, 10 milyonun üzerinde sorgu gerçekleştirilmesi için kullanıldı ve, bu teknoloji kullanıcıları tarafından elde edilen faydalar arasında, en büyük vurgulardan biri tam da zamanın kısaltılmasıydı. Startup'ın MLOps'u ile, ortalama üç haftalık süre saatler meselesine düştü
Carlos Relvas ayrıca şunu açıklar ki, bu ilk eğitim kurulduktan sonra, Datarisk'in MLOps platformasında, bilim insanının otomatik olarak yapabileceği bir ikinci aşama devreye giriyor, o kendisi, dış ortamda kullanılmak üzere modelin bir API'sini oluşturmak. Üçüncü aşama, ona göre, çözüm yönetimidir. Bu aşamada, amaç, geliştirilen bu modelin güvence altına alınmasıdır, eğitildi ve kullanılmaya devam ediyor, zamanla iyi bir performans sergilemeye devam ediyor. Araç, hem uygulamalarınızın kullanımını hem de API'lerin işleyişini izleyebilir, böylece her şeyin planlandığı gibi çalıştığından emin olabilirsiniz, ama aynı zamanda modelin kalitesinin değerlendirilmesine de olanak tanır. Çözüm, doğrulamayı mümkün kılar, örneğin, eğer zamanla değişen bir değişken varsa ve model performansını kaybettiğinde son kullanıcıya uyarılar gönderiyorsa, iddia eder
Pazarın alım gücü ve Datarisk'in yaptığı araştırmalar, şirketin bu çözümün kullanım hacmini 2025 sonuna kadar beş katından fazla artırmayı öngörmesini sağlıyor
Datarisk'in Kurucu Ortağı ve CEO'su, Jhonata Emerick, Brezilya'da MLOps konseptinde çözümler sunma konusunda öncü hale geldiğini açıkla, bir girişim, ana iş tezlerini olgunlaştırma ve mükemmelleştirme stratejisini hayata geçiriyor. "Pazarın ihtiyaçlarını daha derinlemesine anlıyoruz ve şimdi ülkedeki veri bilimi gerçekliğini son derece önemli bir şekilde dönüştürebilecek çözümler sunmaya hazırız", değil
Emerick'e göre, öngörücü modellerin geliştirilmesi özel durumunda, MLOps çözümleri, şirketlerin günümüzde gereksinim duyduğu hızda bir veri alanını yönetmesi gerekmeyen bir döneme göre tasarlanmış yavaş iç süreçlere yanıt olarak ortaya çıkmaktadır
Genellikle veri bilimi alanının bir modeli tamamlayıp mühendislik alanına bir API oluşturması için geçtiği BT kuyruk sistemleri benimsenir. Şu, sırasıyla, senin kısmını yapmak önemli bir zaman alacak, o proje geçiş yapacak kredi motoru ekibine, örneğin, sonunda bu API'yi uygulaması için, bu diğer süreleri getirecek. Sonuç şu ki, model uygulandığında, durum artık farklı. Bu nedenle MLOps çözümü optimizasyon konusunda bu kadar etkili hale geliyor, sonuçlandırdı
