Le piattaforme di operationalizzazione del machine learning (MLOps) consentono agli utenti di gestire e monitorare i modelli di machine learning mentre vengono integrati nelle applicazioni aziendali. Inoltre, molti di questi strumenti facilitano il deployment di questi modelli. Con questi strumenti, le aziende possono implementare modelli e algoritmi di machine learning costruiti da data scientist e sviluppatori. Il software MLOps automatizza il deployment, monitora la salute, le prestazioni e l'accuratezza dei modelli, e itera su quei modelli. Alcuni strumenti offrono funzionalità per farlo in modo collaborativo. Questo consente alle aziende di scalare il machine learning in tutta l'azienda e di avere un impatto aziendale tangibile.
Inoltre, questi prodotti possono fornire capacità di sicurezza, provisioning e governance per garantire che solo le persone autorizzate possano apportare modifiche di versione o regolazioni di deployment. Gli strumenti possono differire per quanto riguarda la parte del percorso o del flusso di lavoro del machine learning su cui si concentrano, inclusi spiegabilità, iper ottimizzazione, ingegneria delle caratteristiche, rischio del modello, selezione del modello, monitoraggio del modello e tracciamento degli esperimenti.
Questi strumenti sono solitamente indipendenti dal linguaggio, quindi possono essere implementati con successo indipendentemente da come è costruito un algoritmo. Tuttavia, alcuni possono concentrarsi specificamente su linguaggi come R o Python, tra gli altri. Alcuni di questi prodotti sono dedicati al tracciamento degli esperimenti di machine learning per comprendere meglio le prestazioni dei modelli. Inoltre, alcuni prodotti forniscono la possibilità di aumentare i dataset di addestramento degli utenti per migliorare l'addestramento del modello.
Alcune soluzioni MLOps offrono un modo per gestire tutti i modelli di machine learning in tutta l'azienda in un'unica posizione. Sebbene simile a piattaforme di data science e machine learning, questo software differisce poiché si concentra sulla manutenzione e il monitoraggio dei modelli invece che sul deployment.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Piattaforme MLOps, un prodotto deve:
Offrire una piattaforma per monitorare e gestire i modelli di machine learning
Consentire agli utenti di integrare i modelli nelle applicazioni aziendali in tutta l'azienda
Tracciare la salute e le prestazioni dei modelli di machine learning distribuiti
Fornire uno strumento di gestione olistico per comprendere meglio tutti i modelli distribuiti in un'azienda
