Machine learning: MLOps e DataOps

MLOps e DataOps são conceitos aplicados há alguns anos no mercado tech para o gerenciamento de processos durante o controle de grandes volumes de dados, armazenamento e processamento, assim como usados no Machine Learning.

Saiba mais sobre a importância e aplicação desses conceitos neste artigo que preparamos para você, boa leitura!

Para entender os conceitos de MLOps e DataOps, o primeiro passo é responder a seguinte pergunta: o que é Machine Learning?

ML - Machine Learning é uma das sub-áreas da Inteligência Artificial, que tem como foco o uso de dados e algoritmos para criações de modelos que reproduzem o aprendizado humano, porém de forma otimizada e que se aperfeiçoa gradativamente.

Entre os tipos de aprendizados, os mais conhecidos são:

• Supervisionado: Possuem dados rotulados;

• Não - Supervisionado: Não possuem dados rotulados;

• Por Reforço: Aprendem com base de tentativa e erro.

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Pipeline de Machine Learning

Antes de se criar um modelo para resolver determinado problema da empresa, é necessário entender o tipo do problema, evitando assim trabalhos e ações desnecessárias durante o processo de resolução da case.

Para isso é realizada a construção do Pipeline de Machine Learning, com objetivo de desenhar todo fluxo de operações a ser desempenhando desde a identificação do problema, coleta dos dados, estrutura do algoritmo, construção e definição do modelo e entrega para deploy, que é a publicação em produção.

O que é MLOps?

MLOps são práticas adotadas para encurtar o ciclo de vida da produção, criando assim melhores aplicações. É desempenhada entre cientistas de dados e profissionais de operações, porém na maioria das vezes desenvolvida pelo profissional: Engenheiro de Machine Learning.

Ao adotar a implementação do MLOps, desde que a empresa esteja apta e madura o suficiente para executar essas rotinas, terão retornos positivos como, por exemplo, aumento da qualidade, simplificação do processo de gerenciamento, automatização de implantação de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de alta escala.

Melhorias com o Uso do MLOps

Com a combinação dos conhecimentos da equipe de Ciência de Dados e a equipe de operações, a utilização do MLOps elevará os resultados durante a entrega das aplicações, gerando assim insights de forma ágil e escalável.

A equipe de operações pode se concentrar no processo de melhores práticas devido ao grande volume de informações, sempre gerado. Esta função pode ser desempenhada pela equipe Ops, para que assim a equipe ML possa concentrar toda energia na criação dos algoritmos e modelos.

Engenheiro de Machine Learning

O Engenheiro de Machine Learning é geralmente o responsável por implementar o MLOps, realizando pesquisa, construindo e projetando sistemas de Inteligência Artificial autoexecutáveis.

O profissional também fica encarregado pela publicação, o Deploy, de modelos de Machine Learning.

É de extrema importância o domínio de ferramentas de automação e soluções de Cloud Computing pois já é uma realidade, e muitas empresas estão migrando ou criando modelos híbridos de armazenamento de dados.

DevOps, MLOps, AIOps e DataOps

DevOps é um conceito que já é utilizando há um bom tempo, ele tem como premissa a junção de culturas, práticas e ferramentas a fim de aumentar a capacidade de uma empresa em sua entrega de valor, ou seja, otimizando e aperfeiçoando produtos e serviços em um ritmo acelerado.

Proporcionando, assim, um melhor atendimento aos clientes e competindo de forma eficaz com o mercado.

A criação do DevOps, deu origem a outros conceitos como: MLOps, AIOps e DataOps, os quais são respectivamente:

• MLOps: Operações de fluxo de trabalho voltado para o Machine Learning, como já vimos anteriormente.

• AIOps: Explicando de forma objetiva, é uma extensão do MLOps, porém focada em Inteligência Artificial.

• DataOps: Este, dentre os conceitos citados, é o mais recente e vamos falar um pouco sobre a seguir.

O que é DataOps?

DataOps é uma metodologia ágil e orientada a processos para desenvolver e entregar análises. Como citado anteriormente, foi mais uma das metodologias que nasceram a partir do DevOps, mas tem como proposito aprimorar a velocidade e desempenho dos dados em computadores, garantindo fluidez durante análises, acesso, integração e controle de qualidade desde à infraestrutura até experiência do usuário final.

Os processos de melhorias aplicados durante a metodologia DataOps, são alinhados com os objetivos de negócio, orquestrando dados, ferramentas, códigos e ambientes do início ao fim. Assim o fluxo é constantemente gerenciado e caso ocorra uma anomalia o time de analistas é notificado através de alertas, entre outras ações corretivas e preventivas.

Em linhas gerais o conceito de DataOps é realizar uma esteira de produção onde são coletados e armazenados os dados, feita gestão dos metadados, preparação dos dados, criação de lojas de atributos para reutilização em processos repetitivos para ganhar tempo e, no fim desta soma de ações, gerar um produto com entrega de valor que assim resolva algum tipo de problema.

Conclusão

Podemos concluir que tanto o MLOps, quanto o DataOps vieram para somar e auxiliar as respectivas áreas de atuação, desde que as empresas tenham capacidade de implementar de forma correta. Garantindo assim execuções das técnicas de forma assertiva e extraindo o melhor que ambos os conceitos têm para oferecer, para que possa gerar valor e vantagem competitiva diante dos concorrentes do setor no mercado de trabalho.

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