MLOps или как облегчить выполнение задач Data Science и ML-разработки
Собрали подробный обзор MLOps (Machine Learning Operations) и рассказали, как организовать машинное обучение. С помощью этого подхода можно развертывать и поддерживать ML-модели на всех этапах жизненного цикла.
Популяризация практики MLOps началась с Дэвида Скалли — специалиста по машинному обучению в Google. Он стремился ускорить обучение моделей и минимизировать количество ошибок за счет автоматизации процессов. В 2015 году эксперт написал статью «Скрытый технический долг в системах машинного обучения» — это стало первым шагом к разработке нового подхода к ML. Сегодня MLOps полезен для задач, где необходимо проводить прогнозирование:
настраивать рекомендации в соцсетях и интернет-магазинах;
генерировать гипотезы;
разрабатывать игры с несколькими ветками сюжета в зависимости от выбранного варианта;
наблюдать за компонентами системы для устранения дефектов;
планировать рабочие процессы и ускорять развертывание.
Для старта работы по методологии MLOps важно выбрать подходящий инструмент. Подробнее об этом и основных процессах подхода рассказали в базе знаний Облака Рег.ру.
