Nuestra metodología MLOps ofrece AI escalables de forma rápida y eficaz.
El aprendizaje automático (ML) es una forma de AI permite a un sistema aprender continuamente a partir de data algoritmos eficaces, en lugar de mediante una programación explícita. Servicios para las empresas que utilizan data comprender mejor los cambios sutiles en el comportamiento, las preferencias y los niveles de satisfacción de sus clientes.
Sin embargo, a pesar de estas capacidades, el aprendizaje automático también plantea retos y riesgos. En primer lugar, los modelos complejos de aprendizaje automático deben actualizarse periódicamente, lo que puede suponer elevados costes de implementación en producción. En segundo lugar, si no se supervisa de cerca data , la AI sufrir rápidamente desviaciones en el rendimiento y sesgos.
Para hacer frente a estos retos, reducimos la brecha entre las pruebas de concepto (POC) y la fase de producción aplicando nuestra metodología de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) a todos nuestros AI Data AI .
Nuestra metodología se inspira en el enfoque DevOps que utilizan las empresas de software más innovadoras, combinando el desarrollo de software (Dev) y las operaciones de TI (Ops).
Su objetivo es acortar el ciclo de vida del desarrollo de sistemas y ofrecer una entrega continua con software de alta calidad.
Nuestro enfoque de MLOps ayuda a las empresas a industrializar y escalar sus AI de forma fluida.
El enfoque tradicional de utilizar las capacidades del aprendizaje automático presenta varios inconvenientes:
Data rara vez prevén las limitaciones de producción. Trabajan de forma aislada, sin interactuar con data de software o data . Sus análisis puntuales en cuadernos de Python deben ser reelaborados por los ingenieros de las fases posteriores para adaptarlos a los requisitos de industrialización. Esto provoca retrasos y reduce el tiempo de comercialización.
La falta de agilidad, que conlleva un elevado riesgo operativo. En caso de que los algoritmos desarrollados resulten sesgados, inestables o propensos a generar insatisfacción entre los clientes, las empresas no podrán responder en un plazo aceptable.
Nuestro enfoque se centra en el «producto primero» para ayudar a las empresas a llevar sus AI a la fase de producción sin contratiempos, anticipándonos a las limitaciones y los riesgos de la industrialización. Nuestro modelo MLOps se basa en un ecosistema sólido, y aplicamos los mismos procesos a todos AI que llevamos a cabo, desde la prueba de concepto hasta la implementación del producto.
UN ENFOQUE EXITOSO DE MLOPS
Para evitar los errores habituales a los que se enfrentan muchas organizaciones que desean acelerar su data .
Una sólida infraestructura de monitorización.
Comprobamos todos data, funciones y modelos antes de cada nueva versión para evitar cualquier deterioro en la calidad o el rendimiento.
Nuestros data, modelos y experimentos de aprendizaje cuentan con control de versiones y se registran para garantizar una rápida reversión en caso de incidentes en producción.
Una infraestructura de aprendizaje automático resistente.
Incorporamos todos los recursos de aprendizaje automático (código, data, modelos) en un proceso de integración y entrega continuas (CICD) para garantizar implementaciones rápidas y fluidas en producción.
Una sólida cultura de colaboración.
Nos aseguramos de que todas las partes interesadas trabajen en el mismo plano y apliquen las mejores prácticas de ingeniería de software a los proyectos Data (control de versiones, entornos de implementación, pruebas).
Lee nuestra entrada del blog Data , en la que explicamos cómo aplicamos MLOps para nuestros clientes.
