Een MLOps-mindset aannemen

Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

MLOps

  • Het automatiseren en stroomlijnen van de ML-workflow van experiment tot productie
  • Zorgt dat ML-experimenten goed getest zijn en klaar om uit te rollen en te schalen

mlops

Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

ML-experimenten

ML-experimenten testen modellen en bepalen welke het beste is

  • MLOps omvat model-experimentatie
  • Modellen beoordelen op verschillende datasets
  • Zorgvuldige modelkeuze is cruciaal
  • Selectie kan tijd kosten
  • Bepaalt projectsucces
Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Van experiment naar productie

bos

Wanneer is een ML-experiment klaar voor productie?

  • Getest en gevalideerd met passende metrics
  • Goede documentatie
  • Monitoring ingericht
  • Productieomgeving is veilig en schaalbaar
Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Waarom de meeste ML-experimenten mislukken

Er zijn veel mogelijke oorzaken:

  • Geen duidelijke doelen
  • Slechte datakwaliteit
  • Complexe modelarchitecturen
  • Te weinig trainingsdata
  • Overfitting of underfitting
Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Technische schuld

Snel geschreven code zonder goede tests/validatie of met ontbrekende/verouderde documentatie

  • Dure fouten of bugs als je ze niet vroeg aanpakt.
  • Voorkom technische schuld: schrijf meteen nette code en documentatie.

braaf_poesje

Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Laten we oefenen!

Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Preparing Video For Download...