Hoe gebruik je MLops in jouw organisatie?
MLOps gebruiken
De kans is groot dat uw merk datawetenschappers en operationele professionals in het team heeft, en hoewel ze hun best doen om samen te werken, hebben ze elk hun eigen expertisegebied.
Dit kan leiden tot miscommunicatie en misverstanden. De datawetenschappers kunnen de gegevens interpreteren, maar hebben waarschijnlijk niet de achtergrond om de bedrijfsactiviteiten te beheren. Evenzo kan het zakelijke team hun kant van de dingen laten werken, maar ze weten niet helemaal hoe ze gegevens moeten interpreteren en implementeren.
Hier komen machine learning-bewerkingen (MLOps) om de hoek kijken.
In dit artikel bespreken we hoe MLOps kan helpen bij de samenwerking tussen uw data- en bedrijfsteams, en zullen we bespreken wat de onmiddellijke en toekomstige voordelen zijn van de implementatie ervan.
Wat is MLOps?
MLOps is, in eenvoudige bewoordingen, een reeks best practices voor het verbeteren van de communicatie en samenwerking tussen uw medewerkers op het gebied van data science en operations van uw merk.
In minder eenvoudige bewoordingen is het een combinatie van machine learning, data-engineering en ontwikkelingsactiviteiten. Het doel is om een meer gestroomlijnd proces te bieden voor het ontwikkelen en creëren van machine learning-systemen, waardoor bedrijfsbeheerders, datawetenschappers, marketeers en IT-ingenieurs op hetzelfde niveau kunnen samenwerken.
Maak van 2021 het beste jaar ooit voor uw bedrijf!Boek een gesprek met mijn team voor een aangepaste strategie om enorme hoeveelheden verkeer naar uw bedrijf te leiden!
- SEO – ontgrendel enorme hoeveelheden SEO-verkeer. Zie echte resultaten.
- Contentmarketing – ons team maakt epische content die wordt gedeeld, links krijgt en bezoekers trekt.
- Betaalde media – effectieve betaalde strategieën met duidelijke ROI.
Het is een uitbreiding van wat we kennen als DevOps. DevOps is het proces van het organiseren van samenwerking tussen iedereen die betrokken is bij het ontwerpen en bouwen van big data. Dit proces bestaat al een tijdje, maar MLOps staat nog in de kinderschoenen.
MLOps creëert een levenscyclus en een reeks werkwijzen die van toepassing zijn op de ontwikkeling van machine learning-systemen. Dit omvat onderzoek, ontwikkeling, operaties en implementatie.
Het proces van brainstormen, ontwikkelen en implementeren van machine learning is uitgebreid. Het hebben van een reeks dupliceerbare processen om elk project te begeleiden, helpt op veel manieren.
5 Voordelen van MLOps
Nu we een algemeen begrip van MLOps hebben, laten we eens kijken hoe het onze bedrijven kan beïnvloeden. Alle nieuwe technologie heeft een positief of negatief effect op de digitale marketingindustrie, dus het is van cruciaal belang dat we begrijpen wat we krijgen.
1. MLOps kunnen efficiëntie en automatisering verhogen
Het meeste uit onze tijd halen is iets waar de meesten van ons naar streven.
Ironisch genoeg besteden we veel tijd aan het uitzoeken hoe we dit moeten doen.
We kunnen allerlei verschillende soorten apps en boeken bekijken. We zouden dagen kunnen besteden aan het lezen van artikelen of zelfs het bijwonen van seminars over efficiëntie en tijdmanagement.
Maar misschien zou automatiseren voor veel mensen eenvoudiger zijn.
Automatisering zou per definitie de efficiëntie moeten verhogen. Zodra kleine taken uit handen van mensen zijn, kunnen ze zich concentreren op grote problemen.
Een essentiële maar uitputtende taak die veel mensen in datawetenschapsteams doen, is het invoeren van gegevens. Die tijd kunnen ze besteden aan het focussen op de wetenschap in plaats van passief hun typevaardigheid te verbeteren (en we weten allemaal dat een typfout bij het invoeren van gegevens een ramp kan veroorzaken!).
MLOps biedt opties voor het automatiseren van taken zoals gegevensinvoer. Het vergt van tevoren wat werk, maar als de zaken eenmaal gaan, kunnen de datawetenschappers teruggaan naar waar ze goed in zijn.
2. MLOps elimineert afval
MLOps helpt bedrijven de communicatie te verbeteren en knelpunten en kostbare fouten te voorkomen.
Hoeveel tijd heb je verspild met het beantwoorden van dezelfde vragen , het herhalen van een eerder punt of extra uren werken om een fout op te lossen omdat iemand gewoon niet wist wat hij moest doen – of wat iemand anders moest doen?
Als u voor elke werknemer of aannemer een reeks handelingen zou moeten volgen, hoeft u niet steeds dezelfde vraag te beantwoorden. U kunt ze een controlelijst voor activiteiten sturen, en ze werken deze door tot ze zijn voltooid.
Het beste hiervan is dat het in hoge mate dupliceerbaar is. Ik gebruik het voorbeeld van een contentmarketingbedrijf dat content maakt voor zijn klanten.
Stel dat u een site beheert waar kampeerproducten worden beoordeeld. Elke pagina moet hetzelfde basisformaat volgen, zodat uw lezers producten gemakkelijk kunnen vergelijken of kunnen bladeren naar de onderdelen die ze het belangrijkst vinden.
Stel dat u uw revisoren en redacteuren een sjabloon geeft om te volgen, stapsgewijze instructies en informatie over wat de anderen aan het doen zijn. In dat geval kan verwarring worden verminderd en kunt u zich concentreren op welke wandelschoenen het beste zijn bij winterweer.
MLOps doet dit, niet voor inhoud, maar voor communicatie. Het stelt leiders in staat om ‘sjablonen’ te delen van wat er op een bepaalde dag moet worden gedaan en, na eventuele frontloading, zouden vragen moeten verminderen en gerelateerde verspilling moeten worden geëlimineerd.
3. MLOps richt zich op samenwerking
Zoals gezegd, kan een gebrek aan communicatie een bedrijf snel de kop opsteken. Samenwerking tussen afdelingen is zo cruciaal. Anders gaat het werk verloren, worden er geen notities doorgegeven, worden dingen gemist – en kan de stemming oplaaien.
MLOps creëert procedures om de ene taak door te geven aan een andere afdeling. Het woord “levenscyclus” wordt vaak gebruikt om dit proces te beschrijven.
Terwijl een project door de levenscyclus beweegt, moeten werknemers kunnen zien wat er is gebeurd, wat er nu zou moeten gebeuren en wat er daarna zal gebeuren.
Dit is waar we onze marketeer-hoed opzetten en kijken naar tools zoals ClickUp en Trello. Deze zijn handig om grote aantallen taken tegelijk te beheren .
Mensen die bij het project betrokken zijn, hebben op alle punten in de pijplijn toegang tot zaken als checklists en eerdere gesprekken, waardoor het wachten op reacties op werkchats of het omgaan met de gevreesde groeps-e-mail wordt geëlimineerd.
De communicatie komt op orde, dat kan iedereen die het gesprek moet bijwonen, en het is onwaarschijnlijk dat ze verdwalen in tientallen berichten.
Dit proces maakt ook documentatie mogelijk. Dit creëert niet alleen een papieren spoor van wie wat heeft gedaan, zodat de juiste mensen feedback kunnen krijgen, maar het elimineert ook miscommunicatie omdat het allemaal al is geschetst.
4. MLOps ondersteunt machine learning-modellen
Het verminderen van de hoeveelheid variatie van het ene project naar het andere is een belangrijke sleutel voor het opschalen van elk bedrijf. MLOps helpen dit te doen door reproduceerbare modellen te maken die u aan het begin van elk nieuw project als benchmark kunt gebruiken.
Deze gegevenssetregisters helpen bij het bijhouden van bronnen, projectgegevens, logboeken en metrische gegevens. Deze combinatie van factoren elimineert knelpunten, vermindert tijdverspilling en helpt projecten sneller door de pijplijn te leiden.
Wat je in wezen doet, is een sjabloon maken die steeds opnieuw kan worden gebruikt. Deze ‘sjablonen’ of ‘modellen’ voor machine learning helpen de productietijd te verkorten en een beter product te produceren door een benchmark te hebben die moet worden gevolgd elke keer dat er een nieuw machine learning-model uitkomt.
Het hebben van een dupliceerbaar model is essentieel in marketing, omdat u hiermee elke variabele kunt invoeren en hetzelfde resultaat kunt ervaren. SEO is daar een uitzonderlijk voorbeeld van.
Als u eenmaal een bewezen strategie heeft om inhoud te maken, te uploaden, te optimaliseren, koppelingen ernaar toe te voegen en opnieuw te optimaliseren, hoeft u zich nooit meer zorgen te maken over variabelen, omdat de stappen hetzelfde zijn.
Het maakt niet uit of je een artikel over ergonomische toetsenborden of vloerbedekking in een uitvaartcentrum zou rangschikken, want de botten zijn hetzelfde.
Het begint met mensen in nood te voorzien van de middelen die ze in hun eigen tijd nodig hebben. We leven in een 24-7 verbonden wereld waar mensen allerlei verschillende uren werken.
Voorbij zijn de dagen van 9-5 werken en al je werk achter je laten. Elke werknemer of aannemer die u heeft, moet op elke vraag een antwoord kunnen krijgen wanneer ze die nodig hebben.
Als ze moeten blijven zitten wachten tot je ‘s ochtends weer op kantoor komt, creëert dat een knelpunt, vertraagt het je proces en kost het je uiteindelijk geld.
5. MLOps maakt implementatie en implementatie eenvoudiger
Het vermogen van MLOps om communicatie te verbeteren, processen te creëren en dingen te automatiseren, kan implementatie en implementatie eenvoudiger maken vanwege de inherent verminderde kans op fouten.
Met MLOps binnen handbereik kunnen ontwikkelaars modellen veel sneller verpakken en toch kwaliteitscontrole behouden met profilering en modelvalidatie.
Het biedt een manier voor datawetenschappers en beheerders om op een hoger niveau te presteren met het vertrouwen dat elke stap is gevolgd en gevalideerd op consistentie.
Wat is de toekomst van MLOps in business en marketing?
MLOps is een nieuwe maar kolossale industrie die naar verwachting in 2025 $ 4 miljard zal bedragen . De belangrijkste impact die het kan hebben, heeft betrekking op hoe we gegevens beheren.
Gegevens hebben geen betekenis als u geen begrijpelijke manier heeft om ze te vertalen.
Met machine learning-bewerkingen kunt u die gegevens gebruiken om er iets tastbaars van te maken. Als u bijvoorbeeld enkele wijzigingen hebt aangebracht in een specifiek bedrijfsmodel en u merkt dat de resultaten na zes maanden verslechteren, wilt u misschien teruggaan naar het oorspronkelijke model.
Bovendien zorgt MLOps voor consistentie . Het produceren van een consistent product is een hele opgave, omdat elk scenario anders is, en je zult waarschijnlijk elke keer unieke problemen tegenkomen. Bedrijven over de hele wereld worstelen om keer op keer een consistent product / dienst op de markt te brengen.
MLOps helpt datawetenschappers en operations managers om samen te werken om consistente resultaten te produceren over een aanzienlijk tijdsbestek. Terwijl het project van het ene uiteinde van de pijpleiding naar het andere gaat, moeten alle betrokken mensen een manier hebben om ervoor te zorgen dat de kwaliteit wordt gehandhaafd. MLOps kan zelfs het proces van kwaliteitsborging automatiseren met routinematige scans.
Gevolg
MLOps helpt bij het creëren van communicatielijnen tussen iedereen die betrokken is bij het ontwikkelen van machine learning-technologie. Als marketeers kunnen we hier iets van leren en dezelfde principes implementeren in onze bedrijven.
Elk bedrijf kan profiteren van duidelijke richtlijnen en te volgen processen. Als u knelpunten, trage productietijden en een groot aantal fouten ervaart, wilt u misschien het gordijn terugtrekken en uw procedures als geheel bekijken.
Bron: Neil Patel