MLOps

10/12/2021

MLOps es el acrónimo en inglés correspondiente a “Machine Learning Operations”. Este peculiar término hace referencia a diferentes técnicas cuyo objetivo es implementar y mantener modelos de Machine Learning (aprendizaje automático) en producción de una forma eficiente y práctica.

Así, MLOps permite una mayor colaboración y aumento de desarrollo de equipos IT y de ciencia de datos a través de la supervisión y ejecución de diferentes modelos de Machine Learning. La implementación de MLOps pueden realizarse a tres niveles: data, model o code. Es importante destacar que MLOps es una extensión de DevOps, una metodología enfocada en incorporar diferentes activos de aprendizaje automático y ciencia de datos.

¿Por qué aplicar MLOps en tu negocio?

Hoy en día vivimos en un mundo repleto de datos. De hecho, son los datos los que toman parte activa en el crecimiento de muchos proyectos, programas o negocios. Además, tanto la ciencia de datos como la inteligencia artificial contribuyen a continuar haciendo que se generen una mayor cantidad de datos y que cobren mayor importancia en el destino de una compañía.

Sin embargo, una mala gestión, orden o análisis de estos datos puede llevar a una empresa a su mayor decadencia. Dependiendo de las características de cada dato y del proceso que se realice para su gestión, las oportunidades para una compañía serán más o menos. Así, MLOps se adentra en este proceso de gestión de datos con el fin de optimizar y aumentar la eficiencia de cada decisión, acción o proyecto basado en datos o machine learning.

El proceso de MLOps cuenta con varias fases claramente diferenciadas:

  • Fase de diseño: en la que se establecen las necesidades de cada usuario y las demandas que se quieran cubrir. Después, es necesario realizar una exploración de los datos y ajustar según requerimientos.
  • Fase de desarrollo: es el momento de diseñar, implementar y activar un modelo funcional con el que pasar a la acción y producción.
  • Fase de operaciones: se realiza el despliegue del plan y se extraen los datos necesarios para ello.

Sin embargo, para que un modelo MLOps repercuta de manera positiva en el desarrollo de diferentes procesos, debe ser un modelo reproducible, trazable, colaborativo y adaptativo.