Áttekintés

1. Bevezetés¶

Az MLOps (Machine Learning Operations) a gépi tanulási modellek fejlesztésére, telepítésére és üzemeltetésére vonatkozó elvek és gyakorlatok gyűjteménye, amely a DevOps elveit terjeszti ki a gépi tanulásra. Nem csupán technológiai eszközök halmaza, hanem egy kulturális és gyakorlati megközelítés, amely hidat képez az adatszakértők, gépi tanulás szakemberek, fejlesztők és üzemeltetők között.

Az MLOps célja a ML-pipeline minden szakaszának (adatgyűjtéstől és előfeldolgozástól a modellképzésen és telepítésen át a monitorozásig) automatizálása és szabványosítása, így csökkentve a hibákat és gyorsítva a modellek piacra jutását. Ennek köszönhetően a vállalatok megbízhatóbb, könnyebben reprodukálható ML-megoldásokat alakíthatnak ki, és hatékonyabban tarthatják karban a modellek teljesítményét a valós környezetben.