Что такое МЛОПС?
Кратко о MLOPS
Как и любой проект по разработке программного обеспечения, проект машинного обучения также требует надлежащего систематического подхода для получения лучших результатов и автоматизации процесса. MLOPS вдохновлен философией DEVOPS.
С увеличением объема данных в последние годы компании начали внедрять подход машинного обучения для развития и устойчивости своего бизнеса. Спрос на системный подход в процессе машинного обучения создается, поэтому важность MLOPS растет день ото дня.
MLOPS в основном используется, когда мы делаем проект Data Science, проект Machine Learning или проект Deep Learning. Ниже перечислены наиболее важные этапы процесса MLOPS:
- Сбор требований
- Исследовательский анализ данных (EDA)
- Разработка функций
- Выбор функции
- Создание модели
- Настройка гиперпараметров модели
- Развертывание модели
- Подход к переподготовке
При выполнении любого проекта машинного обучения или глубокого обучения рекомендуется следовать этому жизненному циклу или этому конвейеру. Не всегда обязательно следовать этому конвейеру, но если мы будем следовать, весь проект будет проще и удобнее выполнять.
Наиболее важными этапами процесса MLOPS являются «Настройка гиперпараметров модели» и «Подход к переобучению». Поскольку настройка гиперпараметров является неотъемлемой частью управления поведением модели машинного обучения, и если мы неправильно настроим наши гиперпараметры, параметры нашей модели могут дать неоптимальные результаты.
Модель машинного обучения может ухудшиться со временем, при непрерывном поступлении данных общая производительность модели может ухудшиться, и, чтобы свести к минимуму это, в MLOPS мы используем как подход CICD, так и подход переобучения.