MLOps (operações de machine learning)

O que são MLOps?

Os modelos de machine learning fornecem insights relevantes para os negócios, mas apenas quando esses modelos podem acessar e analisar continuamente os dados da organização. As operações de machine learning (MLOps) são o processo crítico que torna isso possível.

As MLOps são um processo interfuncional, colaborativo e iterativo que operacionaliza a data science. As MLOps fazem
isso tratando o machine learning (ML) e outros tipos de modelos como artefatos de software reutilizáveis. Os modelos podem então
ser implantados e monitorados continuamente por meio de um processo repetitivo.

As MLOps auxiliam a integração contínua e a implantação rápida e repetitiva de modelos. Dessa forma, elas ajudam as empresas a descobrir informações valiosas e insights mais rapidamente. As MLOps também envolvem o monitoramento contínuo e o retreinamento de modelos em produção para garantir que tenham o melhor desempenho à medida que os dados mudam com o tempo.

Os benefícios das MLOps

Um dos principais benefícios das MLOps é que elas permitem que data science, machine learning, estatística e outros tipos de modelos
forneçam valor de negócios rapidamente. As MLOps fazem isso garantindo que os modelos possam ser implantados repetidamente e monitorados
de forma contínua. O processo das MLOps permite:

• Implantar mais modelos com maior rapidez usando processos automatizados
• Acelerar o tempo de ROI com a entrega rápida de modelos
• Otimizar a produtividade por meio da colaboração e da reutilização de modelos
• Reduzir o risco de perder tempo e dinheiro em modelos que nunca são colocados em
  produção
• Monitorar e atualizar constantemente os modelos à medida que as informações mudam ao longo do tempo

O processo das MLOps

As MLOps dão suporte ao rápido desenvolvimento de modelos em escala. Uma versão reduzida do processo de MLOps inclui as seguintes etapas:

Criação: envolve preparação de dados, engenharia de recursos, criação de modelos e testes.

Gerenciamento: depois que os modelos são criados, eles são geralmente colocados em um repositório que é auditável e sob controle de versão para promover a reutilização em toda a organização.

Implantação: essa etapa envolve a exportação do modelo ou pipeline, a implantação e a integração com os sistemas e aplicativos de produção.

Monitoramento: o monitoramento contínuo é necessário para garantir o desempenho ideal. À medida que os dados mudam, o modelo pode ser retreinado ou um novo pode substituir o existente.

Desafios com as MLOps

Muitas empresas enfrentam desafios ao mover modelos de machine learning para ambientes de produção.

Em média, entre 60% e 80% dos modelos criados nunca são implantados. Além disso, normalmente leva de seis a oito meses para implantar um modelo. Se você implantar um modelo que foi criado há seis a oito meses, esse modelo pode estar obsoleto.

Muitas organizações esforçam-se para integrar aplicações de machine learning às aplicações de produção existentes e acabam desperdiçando tempo e dinheiro em projetos de data science que nunca entram em produção.

As MLOps podem reduzir muito o risco de tais falhas, colocando os modelos em produção mais rapidamente para fornecer o máximo valor para a empresa.

MLOps x DevOps x DataOps

As MLOps unificam a coleta de dados, o pré-processamento, o treinamento de modelos, a avaliação, a implantação e o retreinamento em um único processo fácil de manter. Essa colaboração e comunicação entre DevOps, ITOps, engenheiros de dados, equipes de data science e outros departamentos traz um entendimento comum de como os modelos de machine learning em produção são desenvolvidos e mantidos, semelhante ao que as DevOps (operações de desenvolvimento) fazem pelo software.

As DevOps se concentram na entrega contínua de software e na automação da integração, dos testes e da implantação de código. Elas não envolvem o gerenciamento de dados nem o analytics. O processo das MLOps é modelado após as DevOps e depende da colaboração com as equipes de DevOps para a realização dos serviços de implantação de modelos.

As DataOps (operações de dados) focam no gerenciamento de pipelines de dados e na automação de processos para reduzir o tempo necessário para conclusão do analytics.

MLOps e automação analítica

A automação analítica é uma solução maior e abrangente que reúne os importantes processos de preparo e combinação de dados, criação de modelos de machine learning e MLOps para ajudar as organizações a obterem informações sobre os resultados mais rapidamente.

A automação analítica
conecta todos os componentes básicos de data science e fluxo de trabalho de analytics, permitindo uma tomada de decisões mais inteligente e mais rápida.
Com as soluções de automação analítica, é fácil criar fluxos de trabalho automatizados e repetitivos para economizar tempo dos cientistas de dados e otimizar os
processos de preparação de dados, criação de modelos e MLOps.

Como começar a usar as MLOps

O Alteryx Analytics Automation Platform é a chave para acelerar seus processos de data science e obter sucesso com as MLOps.

O acesso aos dados, a preparação, a modelagem, o monitoramento, o ajuste do modelo e o compartilhamento dos resultados analíticos acontecem no
mesmo lugar, em uma única plataforma fácil de usar. Comece hoje mesmo com uma avaliação gratuita da
plataforma.

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