MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları)

MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları), makine öğrenimi (ML) modellerinin dağıtımını, izlenmesini ve bakımını yönetmek için kullanılan bir yazılım geliştirme sürecidir. Veri mühendisliği, model eğitimi ve testi, model dağıtımı ve model performans izleme gibi makine öğrenimi geliştirme ve operasyonlarında yer alan süreçleri bir araya getirir.

MLOps, yazılım mühendisliği, makine öğrenimi mühendisliği ve DevOps becerilerini birleştiren nispeten yeni bir disiplindir. Makine öğrenimi ekiplerinin daha iyi işbirliği yapmaları ve makine öğrenimi modellerinin yaşam döngüsünü etkili bir şekilde yönetmeleri için birleşik bir platform sağlar. Bu, tekrarlanabilir makine öğrenimi boru hatları oluşturmayı, verilerin düzenlenmesini otomatikleştirmeyi, model eğitimini ve model dağıtımını içerir. Ayrıca, geliştiricilerin otomatik model yeniden başlatma ve yeniden eğitim ile model doğruluğu sapmasını hızlı bir şekilde tanımlamalarını ve buna tepki vermelerini sağlamak için model yönetimini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

MLOps, veri bilimcilerin, yazılım mühendislerinin ve DevOps mühendislerinin ML odaklı uygulamalar oluşturmak, dağıtmak ve izlemek için işbirliği yapabilecekleri bir platform sağlar. Geliştiriciler daha sonra veri işlem hatlarını optimize etmek, modellerin yeniden eğitilmesini otomatikleştirmek ve modellerin yeni sürümlerini hızla üretime dağıtmak için MLOps'u kullanabilir. Bu, geliştiricilerin yeni makine öğrenimi uygulamalarını piyasaya sürme süresini kısaltmalarına yardımcı olur ve maliyetleri kontrol ederken modellerin dağıtımını ve bakımını kolaylaştırır.

MLOps, yazılım geliştirme iş akışlarını otomatikleştirmek ve oluşturulan yazılım sisteminin genel kalitesini artırmak için kullanılan Sürekli Entegrasyon ve Sürekli Teslimat (CI/CD) uygulamalarıyla da el ele gider. Bu, belirli bir modelin iterasyonlarının daha hızlı ve daha doğru bir şekilde teslim edilmesini ve aynı zamanda üretime hazır kalmasını sağlar.

Kısacası MLOps, modelleri uygun maliyetli ve verimli bir şekilde dağıtmak ve yönetmek için geleneksel yazılım mühendisliği unsurlarını makine öğrenimi ile birleştiren bir platformdur. Veri bilimi ve geliştirici ekiplerinin modeller üzerinde hızla yineleme yapmasına, modellerin dağıtımını ve bakımını otomatikleştirmesine ve modelleri üretime daha yüksek doğrulukla sunmasına yardımcı olur.