Operazioni di apprendimento automatico (Machine Learning Operations)

Che cos’è?

MLOps (Machine Learning Operations) è un insieme di:

• Pratiche: Che integrano lo sviluppo, l’implementazione e la gestione di modelli di machine learning (ML).
• Strumenti: Progettati per ottimizzare e automatizzare il ciclo di vita dei modelli.

Ispirato ai principi di DevOps, MLOps mira a:

• Ottimizzare il ciclo di vita dei modelli di ML:
  • Sviluppo.
  • Test.
  • Deploy in produzione.
  • Monitoraggio continuo.
  • Aggiornamento.

L’obiettivo principale di MLOps è:

• Garantire che i modelli di ML siano:
  • Affidabili: Funzionino correttamente in produzione.
  • Scalabili: Gestiscano grandi volumi di dati.
  • Facili da mantenere: Con aggiornamenti efficienti.
• Accelerare il time-to-delivery.
• Migliorare la collaborazione tra:
  • Data scientist.
  • Ingegneri ML.
  • Team operativi.

Perché filtrare le aziende in base al loro utilizzo?

Segmentare in base all’uso di MLOps consente di personalizzare le strategie commerciali:

• Aziende avanzate: Aiutarle a perfezionare i loro flussi di lavoro e a scalare le operazioni di ML.
• Aziende senza MLOps: Guidarle verso processi più strutturati ed efficienti per implementare il machine learning in produzione.

Aziende che lo usano

Queste aziende hanno già integrato pratiche avanzate di ML e probabilmente sono interessate a:

• Miglioramenti nell’automazione: Per ridurre attività manuali ed errori.
• Scalabilità: Gestione di dati e modelli in produzione su larga scala.
• Monitoraggio avanzato: Supervisione continua per garantire le prestazioni dei modelli.

Il tuo team commerciale potrebbe offrire:

• Ottimizzazione di pipeline di dati e modelli per migliorare l’efficienza.
• Strumenti di monitoraggio in tempo reale per rilevare guasti o degradazioni nei modelli in produzione.
• Integrazione di MLOps con piattaforme esistenti, come sistemi di analisi o cloud ibridi.

Aziende che non lo usano

Queste aziende potrebbero:

• Sviluppare modelli di ML senza processi standardizzati: Il che limita la loro capacità di scalare e mantenere modelli in produzione.
• Implementare manualmente modelli in produzione: Con rischi di errori e problemi di performance.

Questo può generare:

• Inefficienza nei processi.
• Modelli meno affidabili o aggiornati.

Il tuo team commerciale potrebbe offrire:

• Consulenza iniziale: Per valutare le esigenze e definire i flussi di lavoro.
• Implementazione di strumenti base di MLOps: Per standardizzare e scalare i processi.
• Formazione e supporto: Su pratiche di deploy, monitoraggio e manutenzione dei modelli di ML.

Esempi