MLOps (Machine Learning Operaties)

MLOps (Machine Learning Operations) is een softwareontwikkelingsproces dat wordt gebruikt voor het beheren van de implementatie, monitoring en onderhoud van machine learning (ML)-modellen. Het brengt de processen samen die betrokken zijn bij de ontwikkeling en bewerkingen van ML, zoals data-engineering, modeltraining en -testen, modelimplementatie en monitoring van modelprestaties.

MLOps is een relatief nieuwe discipline die de vaardigheden van software-engineering, machine learning-engineering en DevOps combineert. Het biedt een uniform platform voor ML-teams om beter samen te werken en de levenscyclus van ML-modellen effectief te beheren. Dit omvat het creëren van reproduceerbare ML-pijplijnen, het automatiseren van de orkestratie van gegevens, modeltraining en modelimplementatie. Het helpt ook bij het stroomlijnen van modelbeheer, zodat ontwikkelaars snel afwijkingen in de modelnauwkeurigheid kunnen identificeren en erop kunnen reageren met geautomatiseerde herstart en hertraining van modellen.

MLOps biedt een platform waar datawetenschappers, software-ingenieurs en DevOps-ingenieurs kunnen samenwerken om ML-gestuurde applicaties te bouwen, implementeren en monitoren. Ontwikkelaars kunnen vervolgens MLOps gebruiken om datapijplijnen te optimaliseren, het opnieuw trainen van modellen te automatiseren en snel nieuwe versies van modellen in productie te nemen. Dit helpt ontwikkelaars om de time-to-market voor nieuwe ML-applicaties te verkorten en maakt het eenvoudiger om modellen te implementeren en te onderhouden terwijl de kosten onder controle worden gehouden.

MLOps gaat ook hand in hand met de Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD)-praktijken die worden gebruikt om softwareontwikkelingsworkflows te automatiseren en de algehele kwaliteit van het softwaresysteem dat wordt gecreëerd te verbeteren. Dit zorgt ervoor dat de iteraties van een bepaald model sneller en met grotere nauwkeurigheid kunnen worden geleverd, terwijl het tegelijkertijd productieklaar blijft.

Kortom, MLOps is een platform dat de elementen van traditionele software-engineering combineert met machine learning om modellen op een kosteneffectieve en efficiënte manier in te zetten en te beheren. Het helpt data science- en ontwikkelaarsteams om snel modellen te herhalen, de implementatie en het onderhoud van modellen te automatiseren en modellen met grotere nauwkeurigheid aan productie te leveren.