MLOps (Machine Learning Ops) nedir?

mlopsmachine-learning-opsnedir

10 Tem 2023

3 dk okuma süresi

Bilgisayar sistemlerine, veriler üzerinden otomatik olarak öğrenme yeteneği kazandırmak için kullanılan makine öğrenimi (machine learning), bir yapay zeka alt dalı olarak konumlandırılıyor. Eğitim ve tahmin olmak üzere iki ana bileşene sahip olan makine öğrenimi (ML), yapay zekanın (AI) insan müdahalesine gerek duymadan öğrenmesini mümkün kılıyor.

Eğitim aşamasında, bir makine öğrenimi modeline belirli bir veri kümesi üzerinde örüntüleri tanıma ve ilişkileri anlama yeteneği kazandırmak için gerekli veriler sağlanıyor. Tahmin aşamasında ise model, daha önce öğrendiği bilgilere dayanarak yeni verilere ilişkin tahminler yapıyor. Bu tahminler, sınıflandırma, regresyon, kümeleme veya desen tanıma gibi çeşitli görevleri yerine getirebiliyor.

Makine öğrenimi projelerinin daha güvenilir, ölçeklenebilir, tekrarlanabilir ve yönetilebilir olmasını sağlamak için geliştirilen MLOps, iş süreçlerini hızlandırmasının yanında maliyetleri düşürerek daha verimli sonuçlar alınmasını sağlıyor.

MLOps nedir?

MLOps (Machine Learning Ops), makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi, dağıtılması ve yönetimi için kullanılan bir dizi uygulama ve süreçler bütünüdür. Geleneksel yazılım geliştirme süreçlerini makine öğrenimi projelerine uyarlamayı amaçlayan MLOps, makine öğrenimi projelerinin her aşamasını kapsayan bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım, veri toplama ve hazırlama, model eğitimi, model değerlendirmesi, model dağıtımı ve sürekli model izleme ve bakım gibi adımları içeriyor. 

Araştırma şirketi Gartner’ın Ekim 2020'de yaptığı bir ankete göre, yapay zeka projelerinin yalnızca %54'ü prototipten üretim aşamasına geçiyor. Rapor, kurumların yapay zekayı üretim düzeyinde yönetmek için gerekli araçlardan yoksun olduğunu öne sürüyor. Buna karşın MLOps sayesinde işletmeler, veri bilimcileri ve operasyon profesyonelleri arasındaki işbirliğini ve iletişimi artırarak makine öğrenimi projelerinin yönetimini kolaylaştırıyor.

MLOps, yapay zeka ve makine öğrenimi projelerine odaklanan DevOps'tan türetilmiştir. Yazılım geliştirme yaşam döngüsüne yeni bir boyut kazandıran DevOPS ile her güncelleme otomatik testlerden geçirilir ve ardından değişiklik yine otomatik olarak üretime geçirilir. Benzer şekilde MLOps da yapay zeka teknolojisi için iş gereksinimlerine veya model performansına dayalı hızlı deneylere izin veren yeni bir yaşam döngüsü sunar.

MLOps'un ortaya çıkışı, veri bilimcileri ve DevOps ekiplerine makine öğrenimi uygulamalarının pazara çıkış süresini hızlandırma noktasında büyük fayda sağlamıştır. Bu sebeple günümüzde MLOps, veri bilimi ve makine öğrenimi (DSML) platformları için gerekli kabul edilir.

MLOps neden önemlidir?

Beceri açığı

Günümüzde makine öğrenimi projelerini yürütmek için veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri konusunda bir yetenek açığı bulunuyor. Bu nedenle insan gücüne bağımlılığı azaltmak için otomasyon uygulamalarının benimsenmesi kritik önem taşıyor. Böylece veri bilimi ekipleri, yenilikçi algoritmalar önermek veya veri kümelerini düzenlemek gibi karmaşık görevlere odaklanma fırsatı bulabiliyor.

Gelişen teknoloji

Teknoloji zamanla gelişiyor ve değişen gereksinimlere ayak uydurmak her geçen gün daha da zorlaşıyor. Makine öğrenimi modelinde kullanılan veri formatı da zamanla değişiyor ve bu durum "veri kayması"na yol açıyor. Makine öğrenimi modellerinin eğitildiği veri dağılımı ile gerçek dünya verisi arasındaki farkın zamanla belirginleşmesi durumunu ifade eden veri kayması, eğitim aşamasında kullanılan veriyle tahmin aşamasında karşılaşılan veri arasındaki istatistiksel veya dağılımsal farklılıklardan oluşuyor. Bu nedenle makine öğrenimi modellerini sık sık yeniden eğiterek ve güncelleyerek yönetmek son derece zorken, MLOps sayesinde kolayca güncelleme yapılabiliyor ve tekrar tekrar üretime hazırlanabiliyor.

İş birliği 

Makine öğrenimi projelerindeki en büyük engel, tüm paydaşların bir araya gelebileceği ortak bir zemin bulunmamasıyken MLOps, işbirliğine dayalı çalışma ortamını teşvik ediyor.

MLOps'un faydaları nelerdir?

Verimlilik

Makine öğrenimi projelerinin verimli bir şekilde yönetilmesini sağlayan MLOps, otomasyon süreçleri, tekrarlanabilirlik ve standartlaştırma ile birlikte, veri bilimcilerin ve mühendislerin zamanlarını daha stratejik görevlere ayırmalarına yardımcı oluyor.

Güvenilirlik

Sürekli model izleme ve performans değerlendirmesi sayesinde hataların erken tespit edilmesini sağlayan MLOps, modelin doğruluğunu ve performansını sürdürmek için düzenli olarak güncellenmesini mümkün kılıyor.

Ölçeklenebilirlik

Makine öğrenimi projelerinin ölçeklenebilirliğini artıran MLOps sayesinde, büyük veri kümeleri üzerinde çalışmak, modelin güncellenmesi ve dağıtımı gibi süreçler daha etkili hale geliyor. 

İzlenebilirlik ve hata ayıklama

Modelin performansını izleme ve hata ayıklama süreçlerini kolaylaştıran MLOps olası hataların hızlı bir şekilde tespit edilmesini ve erken müdahale edilmesini sağlıyor.

İlgili Postlar

Uretken-yapay-zeka-dijital-donusumu-nasil-etkiliyor

Üretken yapay zekâ günümüzde dijital dönüşümü nasıl etkiliyor?

30 Eki 2024

Dijital Dönüşüm
Başarı Hikayeleri
Teknik Destek ‍
444 5INV
444 5 468 ‍
info@innova.com.tr