Porque MLOps é o termo da vez para tornar a execução da Inteligência Artificial mais eficiente

Você já ouviu falar em MLOps (Machine Learning Operation)? Esse é o termo da vez no mundo dos dados na área comercial.

Os avanços tecnológicos têm acelerado a transformação digital nas empresas e, com isso, a Inteligência Artificial (AI) está cada vez mais presente. IA e Machine Learning são, hoje, as grandes forças por trás de facilitadores e estratégias de inteligência de mercado.

Essas tecnologias já são capazes de rotear automaticamente o atendimento aos clientes, calcular riscos, planejar estoques, e até ler exames médicos. ML já é considerado tão fundamental para os negócios quanto aplicações de software.

Sabemos que Machine Learning pode ser um divisor de águas para uma empresa, mas, por outro lado, sem alguma forma de sistematização, essa tecnologia pode se tornar apenas um gasto a mais, um experimento. Sua implantação eficaz é muito mais do que executar números.

falamos aqui no blog sobre a importância do foco nos dados para os negócios, mas desde que a operacionalização funcione e ajude a fechar o ciclo entre obter as informações e transformar os insights em valor comercial.

O raciocínio é simples, mas colocar em prática nem tanto. E é aí que entra o MLOps, porque permite que machine learning, data science e estatística sejam capazes de gerar valor de negócio mais rapidamente para as empresas e de maneira segura.

É um conjunto de ações para tornar a execução da Inteligência Artificial mais eficiente. Uma forma colaborativa e interativa que operacionaliza a data science.

Mas se você está por fora do assunto ou quer entender melhor sobre ele, então continue a leitura aqui!

O que é MLOps

MLOps é a abreviação de Machine Learning Operation.

Considerado um conceito relativamente novo, é um conjunto de práticas ou ferramentas usadas pelas empresas para que executem a Inteligência Artificial com sucesso.

Conecta machine learning com o desenvolvimento de sistemas e o trabalho de infraestrutura e operações. 

O MLOps permite que as companhias produzam algoritmos de aprendizado de máquina, implantando novidades, estabelecendo uma cultura e um ambiente em que as tecnologias de machine learning possam gerar resultados e solucionar problemas de forma mais rápida, além de testar experimentos.

Ou seja, o conceito de MLOps segue práticas semelhantes ao DevOps (trabalho coordenado entre desenvolvedores de software, os Devs, e de operações de IT, os Ops), possibilitando uma perfeita integração entre o ciclo de desenvolvimento e o processo de operações, mudando a forma de enxergar o Big Data e gerando insights confiáveis que podem ser usados mais rapidamente.

Funciona da seguinte forma: equipes de operações possuem o conhecimento comercial e as equipes de Engenharia e Ciência de Dados atuam com os dados. O MLOps aproxima esses dois campos para que utilizem as ferramentas de Machine Learning de forma mais eficiente e rápida, eliminando o abismo que há entre essas duas áreas e unindo suas habilidades.

Em resumo, Machine Learning Operation é uma solução eficiente para organizar a implantação de modelos de machine learning que estão em produção. Elas automatizam e padronizam a criação e a manutenção dos algoritmos inteligentes, gerenciando seu ciclo de vida.

Vantagens do MLOps

Como as operações de Machine Learning gerenciam o ciclo de vida dos algoritmos inteligentes, uma das principais vantagens é que as empresas os terão sempre em boa qualidade e excelente desempenho.

As MLOps ajudam os negócios a encontrarem informações e obter insights valiosos muito mais rápido, suportando a integração contínua e a implantação rápida e repetível de modelos com processos automatizados.

Empresas que investem nas MLOps conseguem perceber a aceleração em relação ao tempo do ROI, além de redução de riscos, atualização contínua dos modelos conforme a mudança dos dados, a otimização da produtividade com a reutilização de modelos, entre outros benefícios.

Como surgiram as MLOps

Para começar a entender do que se trata MLOps é preciso voltar um pouco no tempo e conhecer o sistema DevOps, que teve início há mais de 10 anos.

É uma maneira de fazer com que equipes de desenvolvedores de software (os Devs, que vem de Development) e de operações de IT (os Ops, de Operations) atuem em conjunto. Ou seja, funções que eram anteriormente isoladas passaram a ser coordenadas de forma colaborativa.

Com o avanço tecnológico, as soluções de machine learning cresceram, e as empresas – especialmente suas equipes de TI – se deparam com desafios, como a necessidade de construção de uma estrutura para escalar modelos e implantá-los de forma segura.

Surge, então, essa necessidade de uma ligação entre desenvolvimento e operações: o DevOps.

Com o DevOps, as equipes conseguem responder melhor às necessidades dos clientes, além de aumentar a confiança nos aplicativos que constroem.

Mas as transformações digitais não param no mundo dos negócios e houve mais uma necessidade, a de adicionar às equipes os engenheiros e cientistas de dados para que preparassem conjuntos de informações criando modelos de Inteligência Artificial para analisá-las. Esse é o MLOps (Machine Learning Operations).

Com o avanço das tecnologias, os dados são cada vez mais crescentes e podem mudar o tempo todo. Por isso é importante manter modelos e estruturas de IA que consigam manter a alta precisão em transformar os insights em valor comercial.

Em resumo, podemos entender as DevOps como responsáveis pela entrega de software e automação da integração, além da implantação de código, mas isso não envolve a análise de dados. É a área que foca no gerenciamento de canais de dados e a automação dos processos.

Com as MLOps esse espaço é suprido com a colaboração de DevOps para a implantação dos modelos, reunindo um conjunto de práticas para implementar e manter os sistemas de Machine Learning de maneira mais eficiente.

Isso porque, como vimos, a produção de um modelo de ML precisa de um conjunto de habilidades, com uma equipe híbrida.

Todo esse processo faz parte de uma transformação digital pela qual muitas empresas estão passando, com o uso cada vez mais frequente e necessário de Inteligência Artificial e Machine Learning.

Apoiado por uma cultura de dados, seu negócio pode alcançar resultados muito mais rápidos.

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