• Buradasın

    MLOps ne iş yapar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    MLOps (Machine Learning Operations), makine öğrenimi modellerinin oluşturulması, dağıtılması ve sürdürülmesi sürecini yönetir 134.
    MLOps'un temel görevleri:
    • Model geliştirme ve test 24. Veri hazırlama, model eğitimi ve ayarlama süreçlerini içerir 245.
    • Dağıtım 15. Modellerin API'ler aracılığıyla diğer uygulamaların erişebileceği bir tahmin hizmeti olarak dağıtılmasını sağlar 25.
    • İzleme ve yeniden eğitim 145. Üretimdeki modellerin performansının sürekli izlenmesi ve gerektiğinde yeniden eğitilmesi işlemlerini gerçekleştirir 145.
    MLOps, DevOps kültürünü temel alarak veri bilimi ve operasyon ekipleri arasındaki iş birliğini artırır ve modellerin yaşam döngüsünü uçtan uca yönetir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. cloud.google.com
        1
      2. ibm.com
        2
      3. redhat.com
        3
      4. comet.com
        4
      5. elastic.co
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Ops açılımı nedir?

    Ops kısaltmasının açılımı şu şekillerde olabilir: Operations. Oceanic Preservation Society. DevOps (Geliştirme ve Operasyon). ITOps (Bilgi Teknolojisi Operasyonları) veya TechOps (Teknoloji Operasyonları). NetOps (Ağ Operasyonları). SecOps (Güvenlik Operasyonları). DataOps (Veri Operasyonları). AIOps (Yapay Zekâ Operasyonları) ve MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları). ChatOps (Chatbot Operasyonları). NoOps (Operasyon Yok - Nirvana).
    5 kaynak

    Mlops neden önemli?

    MLOps (Machine Learning Operations), makine öğrenimi projelerinin üretim ortamında güvenilir, verimli ve sürdürülebilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için geliştirilmiş disiplinler arası bir yaklaşımdır. MLOps'un önemli olmasının bazı nedenleri şunlardır: Pazara daha hızlı ulaşma: MLOps, veri bilimi hedeflerine daha hızlı ve verimli bir şekilde ulaşmayı sağlar. Maliyetlerin azalması: Operasyonel maliyetleri düşürerek daha hızlı pazara giriş süreleri sağlar. Üretkenliğin artması: Otomasyon ve standartlaştırma ile veri bilimcilerin ve mühendislerin zamanlarını daha stratejik görevlere ayırmalarına yardımcı olur. Model performansının iyileşmesi: Üretimdeki modellerin performansının sürekli izlenmesi ve gerektiğinde yeniden eğitilmesi, modelin güncel ve doğru kalmasını sağlar. Risklerin azalması: Önyargıları ve yasal riskleri önleyerek iş risklerini azaltır. İş birliğinin güçlenmesi: Veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve IT operasyon ekipleri arasındaki iş birliğini güçlendirir.
    5 kaynak