Mlops: Lleva la IA empresarial al siguiente nivel
Inteligencia ArtificialEn un mundo en el que los datos tienen un nivel tan alto de importancia, los modelos MLops surgen con la intención de facilitar y agilizar los proyectos de Machine Learning e Inteligencia Artificial dentro de una empresa. Gracias a estos modelos entrenados, se ha conseguido una mayor optimización de procesos. Los tiempos han cambiado y el flujo de datos que necesita procesar una empresa a día de hoy, requiere de herramientas que permiten hacerlo de forma automática.
En este post vamos a conocer la importancia de este modelo y cómo se aplica en las diferentes compañías consiguiendo los mejores resultados. Ante esta situación, no es de extrañar que el mercado laboral demande cada vez más profesionales formados para hacer frente a este tipo de retos.
¿Qué es Mlops?
MLops son las siglas de Machine Learning Operations, una extensión de la metodología DevOps que tiene como objetivo incluir los procesos de aprendizaje automático y ciencia de datos en la cadena de desarrollo y operaciones de forma que el Machine Learning resulte más productivo y confiable.
Lo que busca este sistema es poder desarrollar y entrenar modelos de Machine Learning con procesos más automatizados para que se integren a los equipos de Data, a los desarrolladores y a los que se encargan de la seguridad y de la infraestructura.
Dentro de este modelo existen tres niveles de implementación del ML:
· Datos.
· Evaluación de modelos.
· Código en el que se ejecuta el modelo.
¿Para qué sirve el modelo Machine Learning Operations?
La tarea principal que nos resuelven las operaciones de aprendizaje automático es la gestión de datos a gran escala. Gracias a este modelo, podemos resolver cuestiones como:
· La falta de profesionales especializados en datos.
· Mejora de comunicación entre los científicos de datos y los equipos técnicos.
· Facilita y acelera la gestión de datos.
· Gestiona los ciclos de vida de una empresa
· Genera flujos de trabajo automáticos que mejoran las operaciones internas.
· Reduce el sesgo en la toma de decisiones, ya que iguala la representación de los diferentes sectores entre los datos.
Beneficios de MLOps
Son muchos los beneficios que una empresa puede obtener gracias al uso de un modelo de Machine Learning Operations. Las posibilidades de automatización y gestión de procesos a gran escala ayudan a:
· Mejora de la eficiencia y consecución de objetivos en los temas que están relacionados con el análisis de datos.
· Genera operaciones de empresa mucho más inteligentes y eficaces.
· Facilita el despliegue de modelos dentro de la red de una empresa, consiguiendo que los diferentes equipos de trabajo puedan usarlo a su favor, además de seguir entrenándolo.
· Ayuda a que las repeticiones de los procesos se hagan de forma más sencilla y ofrece flujos de trabajo automáticos que se pueden usar con tareas comunes en ML y en los diferentes tipos de Inteligencia Artificial.
· Limita los riesgos que puedan derivarse del uso de modelos de Machine Learning, ya que se controla de forma continua que las herramientas mantengan su función.
· Reducción de costes para la empresa y facilitación del trabajo para los empleados.
MLOps vs DeVops
Si nos planteamos qué ventajas puede tener MLOps frente a DeVops tenemos que partir de que el modelo de Machine Learning Operations está basado en DeVops. Copia su forma de escribir, implementar y llevar a cabo las aplicaciones empresariales de una forma eficiente, aunque con algunas diferencias.
MLOps es de una naturaleza más experimental y requiere de equipos mixtos en los que se incluyan ingenieros y científicos de datos. Además, precisa de pruebas específicas y requiere de una monitorización de los modelos de producción.
MLOps vs AIOps
AIOps (Inteligencia Artificial en operaciones de TI) es la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para generar procesos automatizados que ayuden a los equipos de TI a mejorar el flujo de trabajo y la colaboración. Entre otras cosas, este modelo logra automatizar los diagnósticos de incidentes y busca el causante con ML. Filtra los datos y reduce los errores.
En el caso de MLOps, como ya hemos visto, se centra en la creación de un flujo de trabajo y para poner en producción los modelos de Machine Learning. Su tarea principal es la de agilizar y administrar el desarrollo y el mantenimiento de los algoritmos.
En conclusión, cada una de estas aplicaciones se centra en tareas diferentes, a pesar del parecido de sus nombres. Mientras que AIOps trata de una mayor eficiencia en las operaciones, MLOps trabaja para conseguir automatizar el flujo de trabajo.
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