Makine öğrenimi modellerini kontrollü bir şekilde üretime entegre etmek hala zor bir iştir. Özellikle de bir modelin her yeni sürümünde bu işlemi tekrarlamak istediğinizde zaman alıcı olabilir. Tam da burada tüm işleyişe yeni bir bakış açısı getiren MLOps devreye girer.

Günümüzde gerekli mağaza stoklarını tahmin etmekten bir havayolunun web sitesinde önerilen kişisel ilk beş uçuşu sunmaya kadar birçok şirket makine öğrenmesini kullanır. Bu şirketlerin veri bilimcileri, iyi işleyen bir makine öğrenimi modelini üretime geçirmenin basit bir düğmeye basmaktan çok daha fazlasını içerdiğini bilirler. Çünkü tekrar eden süreçler hem çalışan hem de eksiksiz veri girişi açısından hata olasılığını da artırır. MLOps ise tüm süreçleri otomatikleştirmek ve hatasız bir uygulamaya sahip olmak için oldukça önemlidir. Gelin MLOps tam olarak nedir? Nasıl fayda sağlayabilirsiniz? Ve geleceğe yönelik avantajları nelerdir birlikte göz atalım.

MLOps Çözümü Nedir?

Geliştirilmiş bir makine öğrenimi modelini üretime geçirmeyi zorlaştıran şey, daha pratik yöntemlerin bilinmiyor olmasıdır. Şirketlerin büyük bir kısmı henüz böyle bir sürece sahip değildir, çünkü çoğu şirket makine öğrenimini aktif olarak uygulamaya yeni yeni başlamıştır. Neyse ki, artık "Makine Öğrenimi" ve "DevOps"un kısaltması olan MLOps mevcuttur. DevOps, yinelemeli bir süreçte yeni yazılım geliştirmek için geliştirme (Dev) ve operasyonları (Ops) birleştiren bir yöntemdir. Bu şekilde işletme için sürekli değer yaratmak oldukça pratiktir. MLOps ise yalnızca makine öğrenimi modelleri için neredeyse tamamen aynı şeyi yapar. MLOps ile ayrıca modellerin geliştirilmesi ve üretilmesinin her adımında kontrol sağlayabilirsiniz.

MLOps, basit bir ifadeyle markanızın veri bilimi ve operasyonlarında çalışanlarınız arasındaki iletişimi ve iş birliğini geliştirmeye yönelik bir dizi uygulamadır. Makine öğrenimi, veri mühendisliği ve geliştirme etkinliklerinin bir birleşimi olarak da tanımlanır. Amaç, makine öğrenimi sistemlerini geliştirmek ve oluşturmak için daha düzenli bir süreç sağlayarak işletme yöneticilerinin, veri bilimcilerin, pazarlamacıların ve BT mühendislerinin aynı düzeyde iş birliği yapmasını sağlamaktır.

MLOps Ne işe Yarar?

MLOps, makine öğrenimi sistemlerinin geliştirilmesine uygulanabilir bir yaşam döngüsü ve bir dizi uygulama oluşturur. Buna araştırma, geliştirme, operasyonlar ve uygulama dahildir. MLOps sayesinde süreç hakkında beyin fırtınası yapma, makine öğrenimini geliştirme ve süreçleri yönetme daha pratiktir. Çünkü her projeye rehberlik edecek bir dizi yinelenebilir sürece sahip olmak birçok yönden yardımcı olur.

MLOps ile bir ardışık düzen çerçevesi kurabilirsiniz. Bu çerçeve iletişim hattı oluşturma veya iyileştirmeden test etmeye ve devreye almaya kadar bir dizi açık adımdan oluşur. Böyle bir işlem hattını bir kez kurar ve ardından her seferinde yeni makine öğrenimi modellerini kontrollü bir şekilde kullanıma sunarsınız. Bu yapı, dağıtım sürecinizi önemli ölçüde hızlandırır, böylece birlikte çalıştığınız BT ekipleri artık sizi beklemek zorunda kalmaz.

MLOps'un İş Süreçlerine Faydaları Nelerdir?

MLOps kullanım şekline ve iş süreçlerine göre değişen avantajlara sahiptir. Bununla birlikte her bir kuruluş için benzer değerler yaratır. MLOps'un süreçlere olumlu etkisi ve faydaları ise şöyle sıralanabilir:

MLOps, Verimliliği ve Otomasyonu Artırabilir

Veri girişi, veri bilimi ekiplerindeki birçok kişinin yaptığı temel ancak yorucu bir görevdir. Bu zamanı pasif olarak yazma becerilerini geliştirmek yerine bilime odaklanarak geçirebilirler ve bilindiği üzere veri girerken yapılan bir yazım hatası büyük sorunlara neden olabilir. MLOps, veri girişi gibi görevleri otomatikleştirmek için seçenekler sunar. Önceden bir takım çalışmalar gerektirir, ancak tamamen uygulandığı takdirde, otomatik işleyen bir süreç elde edilebilir.

MLOps Ekstra Maliyetleri Ortadan Kaldırır

MLOps, şirketlerin iletişimi geliştirmesine ve maliyetli hatalardan kaçınmasına yardımcı olur. Her çalışan için bir aktivite kontrol listesi gönderebilirsiniz ve proje bitene kadar üzerinde çalışabilirler. Böylece herkes görevini eksiksiz bir şekilde yerine getirir ve hata olasılığı azalır.

MLOps İş Birliğine Odaklanır

İletişim eksikliği bir işin tamamlanmasını engelleyebilir. Bu nedenle departmanlar arası iş birliği çok önemlidir. Aksi takdirde notlar aktarılamaz, önemli noktalar gözden kaçar ve zaman-maliyet kaybı ortaya çıkar. MLOps, bir görevi başka bir departmana geçirmek için prosedürler oluşturur. "Yaşam döngüsü" kelimesi genellikle bu süreci tanımlamak için kullanılır. Bir projenin yaşam döngüsü ise çalışanların şu an ve bundan sonra ne yapmaları gerektiğini içerir.

MLOps, Makine Öğrenimi Modellerini Destekler

Bir projeden diğerine geçerken yeni projeyi ölçeklendirebilmek oldukça önemlidir. MLOps, herhangi bir yeni projenin başlangıcında bir kıyaslama noktası olarak kullanabileceğiniz yeniden üretilebilir modeller oluşturarak bunu yapmanıza yardımcı olur. Bu veri kümesi kayıtları, kaynakları, proje verilerini, günlükleri ve ölçümleri izlemeye olanak tanır. Tüm bu faktörlerin kombinasyonu, darboğazları ortadan kaldırır, zaman kaybını azaltır.

Esasen yapılan şey, tekrar tekrar kullanılabilecek bir şablon yaratmaktır. Bu makine öğrenimi "şablonları" veya "modelleri", her yeni makine öğrenimi modeli çıktığında izlenecek bir kıyaslamaya sahip olarak üretim süresinin kısaltılmasına ve daha iyi bir ürün üretilmesine yardımcı olur. Çünkü kopyalanabilir bir modele sahip olmak, herhangi bir değişkeni girmenize ve aynı sonucu deneyimlemenize izin verdiği için pazarlamada çok önemlidir

İçeriği oluşturmak, yüklemek, optimize etmek, bağlantı vermek ve yeniden optimize etmek için kanıtlanmış bir stratejiniz olduğunda adımlar aynı olduğu için değişkenler hakkında bir daha asla endişelenmenize gerek kalmaz.

MLOps, Dağıtımı ve Uygulamayı Kolaylaştırır

MLOps'un iletişimi iyileştirme, süreçler oluşturma ve işleri otomatikleştirme yeteneği, doğası gereği azaltılmış hata olasılığı nedeniyle uygulama ve devreye almayı kolaylaştırabilir.

Parmaklarınızın ucundaki MLOps ile geliştiriciler, profil oluşturma ve model doğrulama ile kalite kontrolünü sürdürürken modelleri çok daha hızlı tamamlayabilir.

Veri bilimciler ve yöneticiler açısından daha sorunsuz bir süreç oluşmasına imkan tanır. Çünkü her adımın izlendiği ve doğrulandığı güveniyle daha yüksek düzeyde performans gösterebilirler.

İşte ve Pazarlamada MLOps'un Geleceği Nedir?

MLOps, 2025 yılına kadar 4 milyar dolara ulaşması öngörülen yeni ama devasa bir endüstridir. Vadedilen ana etki, verileri nasıl yönettiğinizle ilgilidir. Çünkü bu verilerden fayda sağlamak için analiz yapabilecek ya da verileri işlevsel hale getirecek bir uygulamanız yoksa verilerin hiçbir anlamı yoktur. Makine öğrenimi işlemleri, bu verileri somut bir şeye dönüştürmek için kullanmanıza olanak tanır.

Bununla birlikte MLOps işleyişte tutarlılık için önemlidir. Tutarlı bir ürün üretmek zorlu bir iştir çünkü her senaryo farklıdır ve muhtemelen her seferinde benzersiz sorunlarla karşılaşırsınız. MLOps, veri bilimcilerin ve operasyon yöneticilerinin önemli bir zaman diliminde tutarlı sonuçlar üretmek için birlikte çalışmasına yardımcı olur. Proje boyunca farklı hatlara dahil olan tüm kişilerin iletişimde olmasını sağlar ve kalitenin korunmasını sağlayacak bir yönetim oluşturur. MLOps, kalite güvence sürecini rutin taramalarla bile otomatikleştirebilir.

Komtaş'ın AutoML çözümlerinden biri olan Dataiku, verilerinizin daha kullanılabilir hale gelmesinde önemli bir rol oynar. Aynı zamanda gelişmiş otomasyonlar içeren AI projelerinizin yönetimi için ana hat oluşturur ve Dataiku süreç boyunca ihtiyacınız olan her şeyi kapsar. Finanstan BT'ye pazarlamadan satışa kadar tüm ekipler için uygun olan Dataiku veri kalitesini iyileştirir, doğruluklarını artırır ve kusursuz analizler yapmanıza yardımcı olur. Siz de süreçlerinizi otomatikleştirmek ve hata olasılığını azaltmak isterseniz Dataiku teknolojisinden yararlanabilir, kullanıcı dostu arayüzü ve sürükle-bırak kullanımı ile tüm ekibin faydalanmasını sağlayabilirsiniz.

‍