Ya sabes que las empresas siempre buscan formas de mantenerse por delante de la competencia sin comprometer las necesidades de sus clientes. Por lo tanto, las marcas y firmas de alto rendimiento están ansiosas por invertir en nuevas formas de tecnología tan pronto como ingrese al mercado.

En este momento las empresas están implementando Machine Learning tanto en su cultura y como en su estructura, pero el simple entrenamiento de los modelos de Machine Learning no es suficiente para proporcionar las herramientas requeridas por el mercado. No sólo eso, sino que a muchas de estas empresas también les resulta difícil encontrar casos de uso adecuados o también les cuesta ponerlos en marcha.

En el año 2019, IDC predijo que hasta el 88 por ciento de todos los proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning fracasarían durante la fase de prueba. Esto lleva a la fatiga, frustración y mal uso del talento. A menudo, las empresas no tienen idea de dónde se debe aplicar Machine Learning, ya sea en servicio al cliente o mantenimiento predictivo.

Por lo tanto, para abordar estas tareas las empresas necesitan las capacidades de MLOps.

MLOps es un conjunto de prácticas de colaboración y comunicación entre los científicos de datos y el equipo de operaciones o producción para una mejor gestión del ciclo de vida de Machine Learning.

MLOps combina Machine Learning, DevOps e Ingeniería de datos para permitir el seguimiento de activos, la certificación, la auditoría, la eliminación de residuos, la automatización y la provisión de servicios optimizados, para así mejorar la calidad del proceso.

Junto con el uso de estas herramientas, las empresas pueden manejar la gama de necesidades de gestión específicas del modelo Machine Learning. Por ejemplo, la creación y uso de modelos, mantenimiento de transparencia, seguimiento de datos en tiempo real y desempeño.

Por lo tanto, es evidente que, al igual que los enfoques DevOps o DataOps, MLOps tiene como objetivo aumentar la automatización dentro de las empresas y mejorar tanto la producción como la calidad del proceso. MLOps genera información confiable con cada iteración, que puede ponerse en juego más rápidamente. Además, se asegura de que los modelos no se desvíen o se estanquen.

Sin embargo, existen diferencias clave específicas, como las técnicas de Machine Learning que son experimentales, y el entrenamiento continuo que son exclusivos de los sistemas de Machine Learning. Esto requiere unos procedimientos de varios pasos para volver a capacitar e implementar el modelo automáticamente.

Estos incluyen la adopción secuencial de la extracción de datos de varias fuentes, el análisis de datos para comprender el esquema y las características de los datos esperados y, por lo tanto, para identificar la preparación necesaria de datos y la ingeniería de características para la creación del modelo.

El paso siguiente es entrenar el modelo con diferentes algoritmos, evaluando y verificando si el modelo está listo para ser utilizado. Esta implementación puede ocurrir ya sea en microservicios con una API REST para servir predicciones en línea, en un modelo integrado a un dispositivo periférico o móvil o ser parte de un sistema de predicción por lotes. Después de eso, los modelos son monitorizados de cerca para favorecer una nueva iteración en el proceso de Machine Learning.

Es importante que tengas en cuenta que hay beneficios únicos de haber introducido MLOps en una organización:

• Fomenta canales de comunicación abiertos entre los equipos de Ciencia de Datos y los equipos de operaciones.
• El modelo basado en MLOps es más flexible, ya que se puede colocar en cualquier infraestructura dado que no tiene una sola implementación.
• Evita retrasos en el trabajo, sesgos y permite cambios automáticos y optimizados.
• Puede brindar retroalimentación enfocada en áreas que exigen mejoras al detectar anomalías en el desarrollo de Machine Learning.

El trabajo en MLOps es completamente nuevo y actualmente se encuentra en su etapa inicial. Aunque hay un cambio creciente hacia la incorporación de soluciones MLOps para simplificar el funcionamiento y la utilización de varios modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning. A medida que estos modelos se vuelven cada vez más comunes, también lo hará la necesidad de su regulación. Y las herramientas MLOps estarán presentes para mejorar la credibilidad, confiabilidad y productividad.