MLOps es una novedad que está cobrando un gran protagonismo y que se encuentra relacionada con el Big Data. Su traducción literal sería “Machine Learning Operations”, es decir, operaciones de aprendizaje automático que algunos equipos pueden llevar a cabo. Pero, dado que se está hablando mucho de esto en la actualidad, conviene que sepas con más profundidad de qué se trata y cómo sacarle partido.
¿Qué es MLOps?
MLOps es una parte del conocido como DevOps que, como seguro recordarás, es una serie de acciones cuyo cometido es el desarrollo de software de alta calidad. Pues bien, este ha querido dar un paso más allá ofreciendo, también, a las empresas una serie de prácticas para que puedan utilizar la Inteligencia Artificial a su favor logrando que sus equipos u operaciones aprendan de forma automática.
Lo que se busca al implementar MLOps en una empresa es agilizar los esfuerzos. Conseguir un desarrollo más rápido en un modelo de machine Learning en el que se esté trabajando, reducir los riesgos y disfrutar de una mayor eficiencia es algo que MLOps ofrece. Es por esto por lo que deberías empezar a utilizarlo en tu propia organización, aunque quizás necesites más información sobre ello.
¿Por qué necesitas MLOps?
Necesitas MLOps porque en un mundo donde los datos tienen tanta importancia, saber gestionarlos de una manera eficaz, apostando por procesos ágiles, es algo indispensable. Además, si has notado una ralentización en la implementación de modelos de machine Learning en tu empresa, por ejemplo, con MLOps te darás cuenta de que hay una gran diferencia. Su implementación será más rápida.
Asimismo, necesitas MLOps porque las entregas de los modelos serán más aceleradas, sin largas esperas. Esto será una apuesta fuerte de valor por parte de tu empresa que gozará de una ventaja competitiva con respecto a las demás. Con todo, como se reducen los riesgos, tu tiempo y tu dinero estarán protegidos. Pues, habrá modelos que habrá que desechar y lo mejor es que sepas esto lo antes posible.
El aprendizaje automático MLOps también ayuda a que los modelos estén constantemente monitoreados. Esto se traduce en una mayor eficacia de los datos que se pueden obtener y que cambian con el paso del tiempo. No olvides que estos evolucionan y es fundamental, para mantener la precisión, que cuentes en tu organización con MLOps. Un recurso que mantendrá el modelo actualizado.
¿Cómo se lleva a cabo un proceso MLOps?
A pesar de que lo expuesto hasta ahora puede parecer bastante simplista, la verdad es que un proceso MLOps no es tan sencillo. Requiere una serie de pasos que conviene que conozcas para que esta herramienta te pueda ser útil. Para ello, te explicaremos lo que hay que hacer desde el principio hasta el final para que el aprendizaje automático comience a ser parte de tu empresa y te brinde todas sus ventajas:
- Creación del modelo y de las pruebas, lo que implicará que haya que preparar los datos. Es muy importante que realices un análisis exhaustivo de cuáles te pueden ser útiles y cuáles no. Centrarse en su calidad es crucial.
- Ajuste de los requerimientos. Hay que definir cuáles son las necesidades que vas a tener, cómo será el control de las versiones y la administración de los distintos modelos. Esto debe quedar claro en este punto.
- Definir las operaciones como la extracción de los datos, las automatizaciones que se llevarán a cabo, cómo se implementará el modelo o cómo se integrará en determinadas aplicaciones. Esto también es crucial.
- Monitoreo continuo para comprobar cómo los datos evolucionan, realizar los cambios pertinentes y garantizar que el rendimiento es el esperado. Todo esto forma parte del proceso final del MLOps.
Las ventajas que tienen los MLOps para tu organización
MLOps tiene varias ventajas entre las que destacan la creación de entornos de software reutilizables en los que se puedan entrenar y mejorar los modelos existentes para tu beneficio. Asimismo, conviene insistir en la posibilidad de acelerar su tiempo de creación, lo que optimizará la productividad de tu empresa.
Además de todo esto, no hay límites para el número de modelos que busques integrar, monitorear o implementar. Esto es estupendo para disfrutar de la mejora de varios modelos sobre los que estés trabajando en tu empresa y que terminarán dando buenos resultados en los sistemas que funcionan con Inteligencia Artificial. Así, podrás realizar varias pruebas al mismo tiempo sin que las cifras sean motivo de preocupación.
MLOps te ofrece un mayor valor en el momento de crear modelos, validarlos y obtener soluciones simplificadas para tareas complejas. Por tanto, se trata de una tendencia que no es de extrañar que esté siendo, cada vez, más protagónica, porque su presencia en tu negocio puede hacer que este escale a otro nivel. Integrar aplicaciones de aprendizaje automático es más sencillo gracias a MLOps.
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Autor: Sergio Delgado
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