MLOps: o que é, principais vantagens e desafios

Você já ouviu falar em MLOps? Essa prática pode ajudar você e sua equipe a fazerem o melhor uso de dados, tornando sua empresa mais ágil e responsiva às mudanças. 

Veja no artigo o que é MLOps, quais vantagens traz para os negócios e os principais desafios para sua implementação. Confira também dicas valiosas para aplicar o MLOps.

Boa leitura!  

O que é MLOps

MLOps, sigla para Machine Learning Operations, é um processo da engenharia de Aprendizado de Máquinas que busca otimizar a ciência de dados com boas práticas e modelos de Machine Learning.

São os modelos de ML que tornam a aplicação, execução e uso da Inteligência Artificial (IA) nos dados um sucesso. Sem a implementação repetida e o monitoramento contínuo destes modelos, fica impossível para as máquinas aprenderem e se tornarem inteligentes para analisar os dados.     

Para isso, é aplicado um conjunto de boas práticas e modelos de Machine Learning que tornam a aplicação, execução e uso da Inteligência Artificial nos dados um sucesso.  

A Inteligência Artificial é uma das tecnologias mais potencializadoras da nova geração, e sua aplicabilidade será cada vez mais importante. Tanto é que, em pesquisa da Insider Intelligence, 43% dos líderes e executivos entrevistados afirmam que a IA se tornará parte crítica de seus negócios até 2025. No entanto,  é preciso ter em mente que o uso efetivo de modelos de Machine Learning se dará quando acompanhado de monitoramento.

De acordo com um relatório da Gartner, até 2024, 75% das empresas vão operacionalizar a IA, resultando em um aumento quíntuplo nas infraestruturas de streaming de dados e analíticas.

Importância na implementação de modelos de Machine Learning

Modelos de Machine Learning são arquivos que foram treinados para reconhecer determinados tipos de padrão. Esses modelos só são capazes de oferecer insights valiosos sobre os dados quando conseguem aprender com eles e analisá-los de forma contínua e automática. 

E é aí que entra o MLOps. Ele faz a combinação de Machine Learning, Data Engineering e DevOps para assegurar a implantação e o bom funcionamento de todos os modelos de ML em produção. 

Para tornar a explicação mais simples, imagine o seguinte cenário:

A empresa possui um grande volume de dados quantitativos e qualitativos armazenados na base. Muitos desses dados podem ajudá-la a descobrir não conformidades em seus processos internos, inclusive solucionar problemas críticos do seu negócio. 

O ponto é  “como a empresa fará o filtro desses dados e identificará aqueles que realmente são relevantes”?

A implementação de um ou mais modelos de Machine Learning vai ajudá-la nessa tarefa, já que esses arquivos recebem algoritmos inteligentes para aprender com dados, identificar tendências e fazer previsões tendo-os como base. Já o MLOps vai garantir que essas operações sejam realizadas automaticamente.      

Além disso, a integração de MLOps permite que as empresas escalem suas operações de ML, passando de experimentos de pequena escala para implementações em larga escala, garantindo eficiência e consistência.  

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Vantagens do MLOps

A grande vantagem do MLOps é que ele amplia o valor dos negócios rapidamente, uma vez que os líderes e as equipes conseguem fazer  melhor uso de Machine Learning, tornando-se mais ágeis e responsivos às mudanças. 

Mas não para por aí. Abaixo separamos outros benefícios que também precisam ser mencionados: 

1- Cultura empresarial mais colaborativa

Desenvolvedores, cientistas de dados e outros integrantes da equipe podem atuar de forma mais colaborativa usando o MLOps para simplificar processos e reduzir a incidência de erros e falhas nos modelos. Isso se dá pelo fato de que as práticas de MLOps podem ajudá-los a automatizar tarefas de construção, implementação e teste de modelos de aprendizado de máquina.

2- Confiabilidade dos modelos

Ao automatizar os processos de desenvolvimento dos modelos de Machine Learning, a empresa passa a garantir modelos mais confiáveis, o que, consequentemente, favorece a geração de insights valiosos sobre os dados e a tomada de decisão. 

3- Melhoria contínua

As práticas de MLOps também ajudam as equipes a implementar modelos de Machine Learning mais rapidamente, monitorar e gerenciar a performance dos modelos já implementados e atualizá-los à medida que os dados mudarem ao longo do tempo. 

A automação proporcionada pelo MLOps também libera tempo para que os profissionais de dados se concentrem em tarefas mais estratégicas e inovadoras, aumentando a eficiência geral do time.

Desafios do MLOps

Claro que, assim como qualquer outra prática, implementar o MLOps no ambiente de produção também possui desafios. Os principais envolvem: 

Gerenciamento de pipelines

O pipeline descreve o fluxo de trabalho necessário para produzir um modelo de aprendizado de máquina, desde a extração e pré-processamento de dados até o treinamento e a implantação do modelo. 

Se a empresa estiver lidando com apenas alguns pipelines, talvez mover os modelos de Machine Learning e fazer seu gerenciamento possa ser realizado manualmente. No entanto, ao gerenciar muitos pipelines, é necessário automatizar a criação, o teste e a implantação.

Além disso, a complexidade de gerenciar múltiplos pipelines em diferentes ambientes pode aumentar significativamente, exigindo ferramentas robustas para manter a eficiência e a precisão.

Monitoramento

Como os dados mudam com o passar do tempo, é necessário que as equipes realizem o monitoramento contínuo dos modelos de Machine Learning para assegurar que eles entreguem o desempenho ideal ao serem movidos para o ambiente de produção. A questão é que as empresas têm pouco controle sobre dados futuros e não existe um rótulo verificado para comparar previsões de modelos, tornando seu monitoramento desafiador. 

Governança

A governança compreende tudo que envolve a coleta, o processamento, a segurança, confiabilidade, disponibilidade e o uso de dados. Geralmente as empresas possuem um grande volume de dados na sua base, mas muitas não sabem necessariamente o que fazer com todos eles, quais são realmente importantes ou quais precisam ser descartados. Essa falta de governança prejudica a construção e aplicação de modelos de Machine Learning.

Além disso, a falta de governança pode levar a questões de conformidade regulatória, em que a empresa pode enfrentar penalidades por não aderir às leis de proteção de dados, como a LGPD e o GDPR.

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Caminhos para uma implementação bem-sucedida 

Sabendo que o MLOps é importante para criar e aplicar modelos de Machine Learning em escala e determinar o sucesso no uso de dados, separamos cinco dicas valiosas para você e sua equipe garantirem uma boa implementação. Confira! 

1. O que você deseja alcançar com MLOps? É preciso ter esse objetivo claro para você orientar todo o trabalho de implementação.

2. Quais membros da equipe serão responsáveis? Desenvolvedores, analistas, cientistas de dados, entre outros. Todos precisam entender qual é o seu papel e suas responsabilidades antes, durante e após a implementação. 

3. Como você vai controlar os modelos de aprendizado de máquina? Faça uso de ferramentas de monitoramento que permitam rastrear a performance dos modelos, acompanhar alterações e, inclusive, reverter para versões anteriores.

4. Pretende fazer tudo manualmente? Automatizar processos de criação, teste e implantação de modelos de aprendizado de máquina permitirá que você acelere o trabalho de desenvolvimento e, até mesmo, assegure a qualidade de todos os modelos.

5. O seu foco é a melhoria contínua? Nesse caso, avalie as ferramentas usadas até o momento e os processos MLOps para identificar gargalos e necessidades de melhoria. 

Além dessas dicas, é crucial investir em treinamento contínuo para sua equipe, garantindo que todos estejam atualizados com as melhores práticas e tecnologias emergentes no campo de MLOps.

Empresas que querem escalar o seu poder de decisão precisam fazer o uso inteligente de dados e manter toda a documentação dos modelos de Machine Learning em ordem para obter governança e assegurar a melhoria contínua. Conte com o DHuO para manter o controle sobre os modelos e transformar dados brutos em insights estratégicos!