O que é MLOps e por que se atentar a essa tendência?

Inteligência artificial, machine learning, MLOps e DevOps. O que todas essas expressões têm em comum e o que elas representam para o universo da tecnologia? Para compreendermos o que é o MLOps, precisamos navegar por todo este campo.

Esse recurso é um conjunto de práticas que colaboram com a comunicação entre os cientistas de dados e os profissionais de operações, uma expressão que advém do conceito de DevOps e está transformando todo o mundo da inteligência artificial.

Neste artigo, vamos entender com profundidade o que é o MLOps e porque devemos estar atentos a este conceito.

O que é MLOps?

É um conjunto de ações que contribuem para a comunicação entre os especialistas de informações e os técnicos de gerenciamento. É uma ação sistematizada e colaborativa que visa:

eliminar o desperdício;
automatizar o máximo possível a operação;
produzir insights mais ricos e consistentes;
simplificar o processo de gestão;
melhorar a qualidade dos dados;

Tudo isso com o algoritmo criado, em conjunto, para o aprendizado da máquina.

O MLOps estabelece uma cultura em que as tecnologias de Machine Learning geram benefícios comerciais, construindo e testando as tecnologias em produção. Isso de maneira ágil e produtiva. É a união do foco comercial da organização com a operação direcionada para tecnologia de dados.

Para entender esse conceito é importante entender o ciclo de vida dos sistemas de Machine Learning. O que envolve várias equipes de diferentes setores dentro de uma organização. Todos eles são orientados aos arquivos.

As equipes participam do desenvolvimento do negócio, definindo os objetivos e kpis. Os engenheiros preparam todos os dados e desenvolvem os modelos para que os configurem a implantação completa, após isso, há o monitoramento de todas as informações.

MLOps X DevOps

Os MLOps foram derivados dos princípios do DevOps por isso há semelhanças entre eles. No entanto, eles são diferentes na execução. O MLOps ainda é mais experimental. Os cientistas precisam ajustar alguns recursos e parâmetros para utilizá-los.

Diferente do DevOps, a equipe precisa ser híbrida. Ou seja, composta por cientistas de dados e pesquisadores de Machine Learning. Além disso, ele também necessita de testes de validação de modelo e de códigos para integração.

Esse recurso necessita de uma organização completa para implementação. Desse modo, os cientistas vão automatizando etapa por etapa de um pipeline manualmente.

O MLOps, diferente do DevOps, precisa de integração, implantação e teste contínuo. Isso porque ele não é um software, mas um sistema completo de Machine Learning e está em constante reformulação.

Assim como o DevOps, as ações reduzem os ciclos de vida da produção e criam produtos cada vez melhores. Isso porque gera insights confiáveis que podem ser testados e aplicados de maneira ágil.

Por que estar atento ao MLOps?

É importante estar atento ao MLOps porque o aprendizado das máquinas contribui com que as instituições implantem soluções que antes não eram exploradas. Além disso, economizam tempo e reduzem os custos.

Assim, as companhias conseguem ter fluxos de trabalho mais eficientes e aproveitam muito melhor a análise de informações. A pesquisa de dados fortalece a tomada de decisão das organizações e pode melhorar a experiência do cliente.

O MLOps serve como um mapa que orienta as empresas a atingirem seus objetivos. Como o sistema permite testes contínuos e muitas experimentações, é possível definir quais pontos são importantes para o que será testado.

A ideia é que se dê liberdade para os cientistas de dados para encontrarem respostas através dos arquivos.

A proposta com o uso do sistema é obter um insight e transformá-lo em algo de valor comercial, que alavanque os resultados da empresa. Para isso é importante muita integração e comunicação entre todos os setores.

Muitos dos produtos digitais que utilizamos hoje surgiram de insitghs que vieram do aprendizado das máquinas e é fácil notar como isso cresce de maneira considerável a partir da análise de dados.

Principais desafios que o MLOps aborda

Para gerenciar os sistemas em escala é importante que alguns gargalos sejam resolvidos. Veja os desafios que as equipes enfrentam:

Há poucos profissionais no mercado que estão completamente aptos a trabalhar com o desenvolvimento e implantação de produtos de web escalonáveis. Novos profissionais estão surgindo, mas ainda há uma escassez na área;

Os dados mudam continuamente e isso altera os padrões de desempenho. É um desafio acompanhar a evolução do negócio com tantas informações mudando com frequência;

Existem gargalos importantes na comunicação das equipes técnicas e comerciais. Isso porque a linguagem técnica é uma grande barreira para quem não vive intrinsecamente este universo. Comunicação falha pode ser uma grande barreira para o sucesso;

Há um desafio na avaliação de risco dos sistemas de Machine Learning. Os modelos testados e aplicados tendem a ser diferentes do que foram projetados e muitas vezes não é possível fazer uma análise profunda de riscos.

Compreender os sistemas de Machine Learning é importante para criar produtos assertivos para público-alvo determinados. Esta é mais uma ação que as equipes de tecnologia precisam se concentrar para testar modelos e os colocar em prática.

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