MLOps steht für „Machine Learning Operations“ und ist ein integrativer und kollaborativer Prozess, welcher Unternehmen hilft, das volle Potenzial ihrer Machine Learning Modelle zu entfalten. Durch die enge Zusammenarbeit von Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht MLOps eine effiziente Entwicklung, Implementierung und Überwachung von Modellen.
Die Automatisierung von Prozessen führt zu schnelleren Bereitstellungen, verkürzter Time-to-Value, gesteigerter Produktivität und reduziertem Risiko unproduktiver Modelle. MLOps integriert sich nahtlos, gewährleistet kurze Entwicklungszyklen, Qualitätssicherung und Skalierbarkeit. Die Prozessschritte umfassen Modellerstellung, -verwaltung, -implementierung und kontinuierliche Überwachung. Fehlendes Know-how im Umgang mit Machine Learning erschwert Unternehmen ohne MLOps die effektive Nutzung und führt zu langen Implementierungszeiten.
MLOps ist entscheidend, um die Nutzung von Modellen zu optimieren, Implementierungsrisiken zu minimieren und eine schnelle Markteinführung zu ermöglichen. Dieser Ansatz beschleunigt die Bereitstellung von Modellen und maximiert den geschäftlichen Nutzen von Data Science-Projekten.