Aproveche MLOps para escalar y realizar los casos de uso de ML más rápidamente
La mayoría de las empresas de la industria de la “Conectividad” han comenzado a adoptar la tecnología de aprendizaje automático (ML) para brindar un servicio eficaz a los clientes. Sin embargo, gestionar estos proyectos de ML y ponerlos en práctica es un desafío. Para los proveedores de servicios que se esfuerzan por ir más allá de la ideación e incorporar el aprendizaje automático en sus procesos comerciales, las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) cambiarán las reglas del juego. Según Gartner, “lanzar pilotos de ML es engañosamente fácil, pero implementarlos en producción es un desafío notorio”. A continuación, se enumeran algunos desafíos que dificultan la ampliación de las iniciativas de aprendizaje automático.
- Falta de mecanismo automatizado para abordar la solicitud de cambio en el proceso de ML
- Formas ineficientes de volver a capacitar e implementar los modelos de ML para adaptarse a los cambios de datos
- Falta de visibilidad en profundidad del desempeño del modelo.
Los proveedores de servicios deben implementar el enfoque MLOps para superar estos desafíos, que automatiza y monitorea todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Permite una mejora constante en la precisión de la línea base y acelera el tiempo de producción de los modelos ML.
Lanzar pilotos de ML es engañosamente fácil, pero implementarlos en producción es un desafío notorio.
La implementación exitosa del enfoque MLOps requiere el conjunto adecuado de habilitadores, como arquitectura desacoplada, proceso de gestión de cambios estándar, reentrenamiento e implementación automatizados de modelos de ML y monitoreo continuo.
