MLOps, yazılım geliştirme ve makine öğrenimi süreçlerini birleştirerek, veri bilimcilerin ve mühendislerin makine öğrenimi modellerini daha hızlı ve güvenilir bir şekilde üretmelerini, dağıtmalarını ve yönetmelerini sağlayan bir disiplindir. MLOps, işletmelerin veri odaklı projelerini daha etkili bir şekilde uygulamalarına yardımcı olur ve veri bilimi ekiplerinin operasyonel süreçlerini iyileştirir.

 

 

Model yönetimi, makine öğrenimi modellerinin yaşam döngüsünün her aşamasında kullanılacak yöntemlerin belirlenmesini içerir. MLOps, model yönetimine odaklanarak, bu süreçlerin daha verimli bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar. Model yönetimi aşamaları şunlardır:

 

 Veri bilimciler, model eğitimi için kullanılacak verileri analiz eder ve makine öğrenimi modellerini eğitmek için algoritmaları seçer. MLOps, bu sürecin daha iyi izlenmesini ve daha hızlı denemeler yapmayı mümkün kılar.

 

Eğitilen model, test veri kümesi üzerinde değerlendirilir ve doğrulanır. MLOps, test süreçlerini otomatikleştirerek model performansının daha iyi anlaşılmasını sağlar.

 

 Eğitilen model, canlı sistemlere entegre edilir ve kullanıma hazır hale getirilir. MLOps, modelin dağıtımını izler ve hataları hızla düzeltebilir.

 

 Model, canlı sistemlerde çalışırken performansı izlenir ve düzenli bakımlar yapılır. MLOps, modelin davranışını izler ve performans düşüşleri veya hatalar için uyarılar sağlar.

 

 

 MLOps, model eğitiminden dağıtımına kadar olan süreçleri otomatikleştirerek, veri bilimcilerin ve mühendislerin daha hızlı çalışmasına ve modelin canlıya daha hızlı alınmasına yardımcı olur.

 

 MLOps, model yönetim süreçlerini iyileştirerek, modelin canlı sistemde daha iyi performans göstermesine yardımcı olur ve model hatalarının hızlı bir şekilde düzeltilmesini sağlar.

 

 MLOps, veri bilimciler ve yazılım mühendisleri arasında daha iyi işbirliği sağlar. Bu, modelin daha iyi anlaşılmasını ve daha etkili bir şekilde çalışmasını sağlar.