MLOps ile ilgili iş zorlukları ve riskler

İş Dünyası için MLOps

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

3. bölüm gündemi

Video MLOps ile ilgili iş zorlukları ve riskler:

  • MLOps ile ilgili iş zorlukları ve riskler

$$

Video MLOps ekipleri nasıl başarılı çalışır:

  • MLOps ekipleri nasıl başarılı çalışır

$$

Video Bugün MLOps’un durumu

  • Bugün MLOps’un durumu
İş Dünyası için MLOps

MLOps zorlu bir alandır

$$ Birçok şirket zorlanıyor

  • Operasyonelleştirmekte
  • Tasarım ve geliştirmeyi otomatikleştirmekte
  • Süreçleri yalınlaştırıp ölçeklemede

ML kullanım durumlarını

$$

Zorluk

İş Dünyası için MLOps

MLOps çeşitli beceriler gerektirir

MLOps; Makine Öğrenimi, Veri Mühendisliği ve Yazılım Mühendisliğinin kesişimindedir

İş Dünyası için MLOps

MLOps zorlukları: beceriler

Ekipler sıklıkla

  • Bazı kritik becerilerden yoksundur
    • Genellikle yazılım mühendisliğiyle ilgili

$$

Bu şunlara yol açabilir

  • Teknik borç
  • Standartlaşma eksikliği
  • Yetersiz tekrarlanabilirlik

Bir bulmacayı birlikte çözen insanlar

İş Dünyası için MLOps

MLOps zorlukları: iş birliği ve kültür

Başarı için iş birliği şart

  • İstatistiksel metrikler ile iş hedefleri hizalı olmalı
  • Tüm paydaşlar MLOps ekiplerinin nasıl çalıştığını anlamalı

$$

Kültür ve alışkanlıklar

  • Sürekli öğrenme
  • Hataların olabileceğini kabul
  • Dokümantasyon ve bilgi paylaşımı

$$

Bir bilgisayarın önünde iş birliği yapan insanlar

İş Dünyası için MLOps

MLOps zorlukları: teknoloji

Teknoloji

  • Hızla evriliyor
  • Ortak bir MLOps araç yığını yok
    • Ekipler çok farklı teknolojik yaklaşımlar kullanıyor
    • Teknolojiye dair yaygın kabul görmüş en iyi uygulama az

$$

Yaygın hata

  • Teknolojiye aşırı vurgu

$$ Zeki bir ağ grafiği

İş Dünyası için MLOps

MLOps zorlukları: riskler

Makine öğrenimi modellerini işletmenin riskleri:

  • İş ve finansal riskler
    • Uygulama/model erişilemez olabilir
    • Tahmin kalitesi düşebilir
    • Bakım riski
  • Yönetişim riskleri
    • Tahmin tamamen hatalı olabilir
    • Olası önyargı
  • (Siber) güvenlik riskleri

$$

Farklı risklerin bir illüstrasyonu

İş Dünyası için MLOps

Geleneksel yazılım projeleri vs. MLOps

Geleneksel yazılım

  • Test, hata ayıklama ...

MLOps

  • Test, hata ayıklama ...
  • Veri izleme
  • Model çıktı izleme
  • ...

$$ Kod yazan bir kişi

$$ Kod yazan hibrit insan-robot

İş Dünyası için MLOps

Hadi pratik yapalım!

İş Dünyası için MLOps

Preparing Video For Download...