Machine Learning Operations (MLOps) ist ein Ansatz zur Verwaltung der Entwicklung und des Einsatzes von Machine Learning-Modellen. Es handelt sich um eine Kombination aus Software-Engineering-Praktiken, Tools und bewährten Verfahren, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Systeme für maschinelles Lernen effizienter zu betreiben und zu verwalten. MLOps hilft Teams, den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens von der Datenerfassung und -aufbereitung bis hin zum Modelltraining, der Bereitstellung und der Überwachung effektiv zu verwalten.
MLOps bietet Unternehmen, die maschinelles Lernen einsetzen, zahlreiche Vorteile, darunter eine verbesserte Zusammenarbeit und Transparenz, eine bessere Kontrolle des Modellentwicklungsprozesses und eine höhere Effizienz bei der Modellbereitstellung und -wartung. MLOps ermöglicht es Teams, Modelle für maschinelles Lernen schneller und mit höherer Qualität zu entwickeln und einzusetzen, was zu besseren Vorhersagen und besseren Ergebnissen führt.
MLOps unterstützt Unternehmen bei der Automatisierung der Pipeline für maschinelles Lernen, von der Datenerfassung und -aufbereitung bis zur Bereitstellung und Überwachung. Die Automatisierung trägt dazu bei, den manuellen Aufwand und die Zeit zu reduzieren, die für jeden Schritt des maschinellen Lernprozesses erforderlich sind, was zu einer effizienteren Entwicklung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen führt.
Unternehmen können die Vorteile von Cloud-basierten MLOps nutzen, um die Entwicklung und Bereitstellung ihrer maschinellen Lernmodelle zu verwalten. Cloud-basiertes MLOps bietet die Skalierbarkeit und Flexibilität, um die wachsende Nachfrage nach maschinellen Lernmodellen zu unterstützen und gleichzeitig die Notwendigkeit zu beseitigen, Software und Infrastruktur intern zu verwalten.
Der MLOps-Workflow besteht aus mehreren Schritten, darunter Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Modellvalidierung, Modellbereitstellung und Modellüberwachung. Unternehmen sollten den Arbeitsablauf sowie die Rollen und Zuständigkeiten der einzelnen Teammitglieder definieren, um einen reibungslosen Ablauf des Prozesses zu gewährleisten.
Zur Unterstützung von MLOps stehen verschiedene Tools zur Verfügung, darunter Versionskontrollsysteme, Tools für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) sowie Tools für automatisierte Tests. Unternehmen sollten die richtigen Tools verwenden, um sicherzustellen, dass ihre Modelle für maschinelles Lernen auf effiziente und sichere Weise entwickelt und bereitgestellt werden.
Unternehmen können Best Practices befolgen, um sicherzustellen, dass ihre Modelle für maschinelles Lernen auf die effektivste und sicherste Weise entwickelt und bereitgestellt werden. Zu den Best Practices für MLOps gehören Versionskontrolle, kontinuierliche Integration, automatisierte Tests und Modellüberwachung.
Datenwissenschaftler spielen eine entscheidende Rolle bei MLOps, indem sie Modelle für maschinelles Lernen entwickeln und testen. Sie müssen den MLOps-Workflow verstehen und in der Lage sein, mit den für MLOps verwendeten Tools zu arbeiten, um sicherzustellen, dass Modelle auf effiziente und sichere Weise entwickelt, validiert und bereitgestellt werden.
MLOps, oder DevOps für maschinelles Lernen, ist eine Reihe von Praktiken, die den iterativen Entwicklungsprozess des maschinellen Lernens mit den operativen Prozessen der Softwareentwicklung kombinieren. Das Ziel von MLOps ist es, den Prozess der Erstellung, des Trainings und der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen zu rationalisieren, damit diese schneller und zuverlässiger bereitgestellt werden können.
Zu den MLOps-Praktiken gehören die automatisierte Modellerstellung, die kontinuierliche Integration und Bereitstellung sowie die Überwachung und das Feedback. Durch die Automatisierung der Erstellung und des Testens von Modellen für maschinelles Lernen kann MLOps dazu beitragen, die Zeit für die Bereitstellung neuer Modelle in der Produktion zu verkürzen. Durch die Überwachung der Leistung von maschinellen Lernmodellen in der Produktion kann MLOps außerdem sicherstellen, dass die Modelle wie erwartet funktionieren, und Probleme identifizieren, die möglicherweise behoben werden müssen.
Es gibt vier Hauptbegriffe des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen, Verstärkungslernen und halbüberwachtes Lernen. Beim überwachten Lernen erhält die Maschine einen Satz von Trainingsdaten und soll dann eine Funktion lernen, die die Eingabedaten auf die gewünschte Ausgabe abbildet. Beim unüberwachten Lernen erhält die Maschine einen Datensatz, ohne dass ihr die gewünschte Ausgabe mitgeteilt wird, und sie muss lernen, Muster und Strukturen in den Daten selbst zu finden. Beim Verstärkungslernen erhält die Maschine einen Datensatz und eine Belohnungsfunktion und muss lernen, die Belohnung zu maximieren, indem sie die besten Aktionen für die Daten auswählt. Semi-überwachtes Lernen ist eine Kombination aus überwachtem und unüberwachtem Lernen, bei der die Maschine einige Daten mit Bezeichnungen und einige Daten ohne Bezeichnungen erhält und lernen muss, beide zu kombinieren, um eine Funktion zu erlernen, die die Eingabedaten auf die gewünschte Ausgabe abbilden kann.
Die drei Arten des Lernens beim maschinellen Lernen sind das überwachte Lernen, das unüberwachte Lernen und das Verstärkungslernen.
Beim überwachten Lernen erhält die Maschine Trainingsdaten, die mit der richtigen Ausgabe gekennzeichnet sind. Die Maschine lernt dann, für neue Daten, die den Trainingsdaten ähnlich sind, die richtige Ausgabe zu erzeugen.
Beim unbeaufsichtigten Lernen werden der Maschine Daten gegeben, die nicht beschriftet sind. Die Maschine muss dann lernen, Muster und Beziehungen in den Daten zu finden, um ihre eigene Ausgabe zu erzeugen.
Verstärkungslernen bedeutet, dass die Maschine Daten erhält, die nicht beschriftet sind, und dass sie auch Feedback zu ihrer Leistung erhält. Die Maschine lernt dann, ihre Leistung auf der Grundlage des erhaltenen Feedbacks zu verbessern.