O aprendizado de máquina (Machine Learning) é uma das aplicações mais utilizadas das ferramentas que hoje chamamos de Inteligência Artificial. E, por isso, temos um aumento no uso de soluções baseadas neste modelo.
Diante disso, muitos desafios também surgem nesse cenário: como conseguir escalar a construção de modelos de Machine Learning de modo eficiente? A partir disso, surge o paradigma de MLOps.
Você sabe o que é MLOps? Vem com a gente e vamos entender tudo sobre esse tema a seguir!
O que é MLOps?
MLOps é a sigla para Machine Learning Operations, ou seja, é a junção das ações de Machine Learning com o time de operações. De outra forma, fala da aplicação prática do aprendizado de máquina.
Esse é um campo ainda relativamente recente, mas diante dos avanços da Inteligência Artificial, ganhará uma maior expressão nos maiores anos. Então vale ficar atento, pois as empresas estarão de olho em especialistas em MLOps nos próximos anos.
Quais os objetivos do MLOps?
Ok, saber o que é MLOps ajuda, mas ainda podemos avançar mais um pouco. E uma parte importante é entender quais são seus objetivos. A ideia é que esse paradigma auxilie as empresas na adoção do aprendizado de máquina de forma mais eficiente e com maior sucesso.
Ele está alinhado com outro termo que, talvez, você já tenha maior familiaridade: DevOps, que é o paradigma (é considerado, até mesmo, uma mudança cultural) que visa unir os times de Desenvolvimento e Operações.
Neste caso, temos a união de mais uma variável no processo: o aprendizado de máquina. Ou seja, entram nos times de DevOps as figuras do cientista e analista de dados, que visam criar modelos de IA que serão utilizados nesses ambientes.
Qual o perfil do especialista em MLOps?
Com certeza agora você pode estar se perguntando: ok, mas como faço para ser um especialista em MLOps e ter uma inserção nessa área, que promete ser o futuro da TI? Para isso, alguns pontos devem ser trabalhados:
- é preciso ser um profissional com experiência e bom conhecimento em desenvolvimento e, também, em modelos de Machine Learning;
- ter um bom contato e articulação com membros de outros times (como Desenvolvimento, Operações e, até mesmo, com os especialistas de DevOps);
- ter conhecimento da área de Ciência de Dados;
- saber criar algoritmos de ML alinhados com os projetos que estão sendo elaborados na empresa;
- saber identificar quais são as demandas da empresa e de que forma o Machine Learning pode ser estruturado para trazer benefícios para o negócio;
- ter conhecimento em como aplicar uma cultura Data Driven em empresas que ainda não operam desta forma.
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Gostou de saber o que é MLOps? Essa é uma grande novidade na área de tecnologia e que, tal como o DevOps, logo entrará nas empresas. Aqui na Academia Tech você se atualiza com o que está chegando com tudo no mercado e pode se atualizar com tudo que precisa para ser um profissional de sucesso.
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Perguntas Frequentes
Podem trabalhar com MLOps os profissionais que possuem grande conhecimento em Machine Learning, como os Cientistas de Dados e Engenheiros de ML. Ambos, quando trabalham em sinergia, podem atuar criando e executando conjuntos de dados em modelos de aprendizagem de máquina de forma eficiente e para obter os insights esperados em um projeto.
A adoção do MLOps permite que os cientistas de dados e engenheiros de Machine Learning consigam ter uma maior atuação nas empresas para conseguir otimizar processos por meio de inteligência artificial e otimizar os ciclos de desenvolvimento e operações nas empresas.
Com isso, também, é possível proporcionar insights mais confiáveis e que poderão ser utilizados para a melhoria dos processos do negócio.
O profissional de operações no MLOps realiza o monitoramento de métricas importantes, corrige falhas de adoção de Machine Learning e Ciência de Dados nos negócios, além de estar sempre focado em melhorar o desempenho do modelo de predição.
Ele também está empenhado em realizar os testes nos modelos implementados, que são um verdadeiro desafio para a área. Também deve avaliar se os treinamentos de ML estão sendo feitos de forma adequada, para evitar distorções nos modelos de predição.
Doutoranda em Ciências Humanas e Sociais, Mestra e Bacharel em Comunicação. Copywriter e redatora desde 2013. Pesquisadora na área de tecnologia e política. Especialista em conteúdos sobre tecnologia, saúde, empreendedorismo, gestão, entre outras. Apaixonada por café, gatos e cultura geek.