Onze MLOps-methodologie levert snel en effectief schaalbare AI op.
Machine learning (ML) is een vorm van AI een systeem voortdurend leert van data geavanceerde algoritmen, in plaats van via expliciete programmering. Het services voordelen voor bedrijven die data gebruiken data de subtiele veranderingen in het gedrag, de voorkeuren en de tevredenheid van hun klanten beter te begrijpen.
Maar ondanks deze mogelijkheden brengt het machinaal leren ook uitdagingen en risico's met zich mee. Ten eerste moeten complexe ML-modellen regelmatig worden ververst, wat hoge productiekosten met zich mee kan brengen. Ten tweede kan de AI, als de datakwaliteit niet nauwlettend wordt bewaakt, snel last hebben van prestatiedrift en bias.
Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, overbruggen we de kloof tussen Proofs of Concept (POC) en productie door onze Machine Learning Operations (MLOps)-methodologie toe te passen op al onze Data AI .
Onze methodologie is geïnspireerd op de DevOps-aanpak die door de meest innovatieve softwarebedrijven wordt gehanteerd, waarbij softwareontwikkeling (Dev) en IT-beheer (Ops) worden gecombineerd.
Het doel is om de levenscyclus van systeemontwikkeling te verkorten en te zorgen voor continue levering van software van hoge kwaliteit.
Onze MLOps-aanpak helpt bedrijven hun AI naadloos te industrialiseren en op te schalen.
Het traditionele gebruik van de mogelijkheden van Machine Learning heeft een aantal nadelen:
Data houden nauwelijks rekening met productiebeperkingen. Ze werken in silo’s, zonder interactie met software- of data . Hun eenmalige analyses in Python-notebooks moeten door engineers in de verdere productielijn worden aangepast om aan de eisen voor industrialisatie te voldoen. Dit leidt tot vertraging en vertraagt de time-to-market.
Een gebrek aan flexibiliteit, wat leidt tot een hoog operationeel risico. Mocht blijken dat de ontwikkelde algoritmen bevooroordeeld, onstabiel of vatbaar voor ontevredenheid bij klanten zijn, dan zullen bedrijven niet in staat zijn om binnen een redelijke termijn te reageren.
Wij hanteren een ‘product first’-benadering om bedrijven te helpen hun AI soepel naar de productiefase te brengen, waarbij we anticiperen op beperkingen en risico’s bij de industriële implementatie. Ons MLOps-model is gebaseerd op een solide ecosysteem en we passen dezelfde processen toe bij elk AI dat we opleveren, van proof of concept tot productimplementatie.
EEN SUCCESVOLLE MLOPS-AANPAK
Om de veelvoorkomende valkuilen te vermijden waarmee veel organisaties te maken krijgen die hun data willen versnellen.
Een degelijke monitoringoplossing.
We testen alle data, functies en modellen voor elke nieuwe release om kwaliteits- of prestatiedrift te voorkomen.
Onze data, modellen en leerexperimenten worden allemaal in een logboek bijgehouden om een snelle heropbouw in geval van productie-incidenten te garanderen.
Een veerkrachtige infrastructuur voor machine learning.
We integreren alle Machine Learning-middelen (code, data, modellen) in een Continuous Integration and Continuous Delivery pipeline (CICD) om een snelle en naadloze uitrol naar de productie te garanderen.
Een sterke samenwerkingscultuur.
We zorgen ervoor dat alle belanghebbenden op dezelfde manier werken en passen de best practices op het gebied van software engineering toe op Data Science-projecten (versiebeheer, implementatieomgevingen, testen).
Lees onze Data Science blog post waarin we uitleggen hoe we MLOPS toepassen voor onze klanten.
