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Operações de machine learning (MLOps)

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O que são operações de machine learning (MLOps)?

Os modelos de machine learning fornecem insights valiosos para os negócios, mas somente se esses modelos puderem acessar e analisar os dados da organização continuamente. 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 repetível.

As MLOps suportam integração contínua e implantação rápida e repetível de modelos. Dessa forma, elas ajudam as empresas a descobrir informações valiosas e insights mais rápidos. As MLOps também envolvem o monitoramento contínuo e o retreinamento de modelos em produção para garantir que eles tenham um desempenho ideal à medida que os dados mudam com o passar do 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 continuamente. O processo das MLOps permite:

  • Implantar mais modelos mais rapidamente com processos automatizados
  • Aceleração do tempo de ROI com a entrega rápida de modelos
  • Otimização da produtividade por meio da colaboração e da reutilização de modelos
  • Redução do risco de perder tempo e dinheiro em modelos que nunca são colocados em produção
  • Monitoramento e atualização contínua dos modelos à medida que as informações mudam ao longo do tempo

O processo das MLOps

MLOps Lifecycle Process

As MLOps dão suporte à rápida entrega de modelos em escala. Uma versão reduzida do processo MLOps inclui as seguintes etapas:



Criação – envolve data prep, engenharia de recursos, criação de modelos e testes.

MLOps- Build


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.

MLOps- Manage


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

MLOps- Deploy


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 modelo pode substituir o existente.

MLOps- Monitor

Desafios com 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.

As organizações que se esforçam para integrar aplicativos de machine learning aos aplicativos de produção existentes desperdiçam tempo e dinheiro em projetos de data science que nunca são colocados em produção.

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

MLOps vs. DevOps vs. 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 ciência de dados 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 ou analytics. O processo das MLOps é modelado após as DevOps e depende da colaboração com as equipes de DevOps para serviços de implantação de modelos.

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

MLOps e Analytic Process Automation

O Analytic Process Automation (APA) 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.

O APA conecta todos os componentes básicos de data science e analytics, permitindo uma tomada de decisões mais inteligente e mais rápida. Com as soluções de APA, é fácil criar fluxos de trabalho automatizados e repetíveis para economizar tempo dos data scientists e otimizar os processos de data prep, criação de modelos e MLOps.

Como começar a utilizar as MLOps

A plataforma Alteryx Analytic Process Automation Platform™ é a chave para acelerar os seus processos de data science e obter sucesso com as MLOps.

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

Para obter mais informações sobre as soluções de data science, machine learning e MLOps da Alteryx, entre em contato conosco.  

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