MLOpsSztuczna inteligencja

MLOps, czyli Machine Learning Operations to zespół praktyk opierających się na DevOps. Bazuje więc na rozwiązaniach optymalizujących korzyści z wykonywanej pracy, co jest korzyścią samą w sobie. A jednak to nie jedyny plus usługi MLOps, który sprawia, że warto się na nią zdecydować. Wybierając usługę MLOps w Investcore otrzymasz:

• Analizę Twoich danych i wyniki wyjściowe – nasi eksperci odniosą się do danych, które zbiera Twoja firma. Poddadzą dane analizie, sprawdzą, czy są przydatne i kompatybilne z modelami AI, czy nadają się do realizacji zadań, które stoją przed Twoim przedsiębiorstwem. W efekcie poddadzą również krytycznej analizie wyniki wyjściowe, na których obecnie opierasz swoje działania. Jeżeli dane na skutek działań specjalistów z Investcore zostaną poddane selekcji i oczyszczone z mało wartościowych elementów, wyniki wyjściowe ich analizy także ulegną zmianie. Dzięki temu otrzymasz pełną wiedzę o tym, jakimi danymi dysponujesz, jakich Ci brakuje, a także, co tak naprawdę te dane mówią o Twojej firmie i jej potencjale rynkowym.
• Model AI – po analizie danych i wyników wyjściowych stworzymy dla Ciebie zindywidualizowany model AI, zbudowany na podstawie Twoich danych, według Twoich założeń i w najmniejszym szczególe dopasowany do potrzeb Twojego przedsiębiorstwa. Model taki będzie wytrenowany i działający zgodnie z Twoimi wytycznymi, gotowy do użytku i w pełni sprawny.
• Możliwość wykorzystania naszych analiz i modeli w dalszej pracy – informacje, wiedza i modele, które pozyskasz we współpracy z Investcore możesz bez ograniczeń wykorzystywać w dalszych projektach obejmujących aplikacje na zamówienie, aplikacje mobilne lub innego rodzaju oprogramowanie. Możesz realizować je z nami lub bez nas, bo wyniki naszych analiz otrzymasz od nas na zakończenie projektu AI i to Ty zdecydujesz, w jaki sposób mają Ci się przydać w przyszłości.

Z całą pewnością! Operacje Uczenia Maszynowego to najprostsza droga do szybkiego osiągania celów biznesowych na niespotykaną dotąd skalę. Artykuły branżowe wskazują, że aż 97% liderów, którzy zdecydowali się wdrożyć sztuczną inteligencję w swoich przedsiębiorstwach, uznaje, że dzięki ML osiąga wymierne korzyści. Operacje Uczenia Maszynowego wpływają pozytywnie na szybkość rozwiązywania problemów i znaczącą redukcję liczby błędów. Ponadto MLOps pozwala:

• Pozyskiwać wiarygodniejsze dane – ponieważ praca nad każdym modelem zakłada zaimplementowanie narzędzi, które będą analizowały i przygotowywały dane do wdrożenia do systemu, w tym czyściły je ze śmieci, czyli elementów nieprzydatnych, zanieczyszczających obraz lub z innych powodów nie wartościowych, dane są weryfikowane właściwie nieustannie, co sprawia, że system pracuje na wyselekcjonowanych, wiarygodnych informacjach, przynosząc tym samym maksymalnie wartościowe wyniki.
• Przyspieszyć procesy i zminimalizować liczbę błędów – ponieważ duża część pracy MLOps opiera się o testowanie jakości kodu, a co za tym idzie sprawności automatyzacji oraz ponieważ dane są weryfikowane właściwie nieprzerwanie, masz pewność, że błędy i nieprawidłowości w działaniu oprogramowania uda się wyeliminować już na bardzo wczesnym etapie, co z kolei uchroni Twoją firmę i Ciebie przed konsekwencjami dużego kryzysu. Co więcej, możliwość reagowania na błędy w czasie rzeczywistym znacząco przyspiesza pracę. Jeżeli wychwytywane są już niewielkie odchylenia od normy, reagujemy zanim wpłyną one na dalsze działania systemu i zanim pojawi się znacząca awaria. Chroni to Ciebie i Twoje przedsiębiorstwo przed koniecznością przerwania pracy i wdrożenia dużych napraw, a w efekcie pozwala zaoszczędzić czas i pozyskiwać wyniki znacznie szybciej.
• Uzyskać wzrost przychodu – poszczególne aspekty dotyczące analizy, testów i walidacji składają się na wzrost przychodu, wynikający ze znacznej oszczędności czasu, unikania kosztów napraw, a także optymalizowania wydatków, oszczędności zasobów i, co właściwie najważniejsze, zwiększenia wydajności pracy oraz osiąganie zmaksymalizowanych efektów.
• Szybciej wykonywać testy i wydajniej walidować pozyskane informacje – w przypadku usługi MLOps dążymy do standardyzacji każdego etapu powstawania i działania produktu. Dzięki temu możliwa jest nieustanna kontrola infrastruktury, pakietów danych oraz funkcjonowania kodu. Bieżące monitorowanie procesów produkcyjnych oraz wdrażania i integracji nowych elementów pozwala wykonywać testy znacznie szybciej, ponieważ odbywają się one automatycznie, co sprawia, że czas reakcji na zaistniałe nieścisłości ulega skróceniu. Daje to także możliwość wydajnego, bieżącego wartościowania pozyskanych danych, ich walidacji.

Koszty usługi wyceniamy w zależności od zakresu zadań i obszaru, który obejmuje projekt. Jeśli chcesz poznać nasze metody pracy, a także możliwy harmonogram działań oraz prawdopodobny koszt realizacji Twojego pomysłu, umów się na bezpłatną konsultację z ekspertem Investcore. Możesz zrobić to telefonicznie lub poprzez formularz poniżej.

Machine Learning Operations (MLOps) opierają się na technikach DevOps, czyli rozwiązaniach, które zwiększają wydajność pracy programistycznej. Praktyki te dążą do niemal całkowitej automatyzacji procesu tworzenia oprogramowania.
W dzisiejszych czasach wszystkie rozwiązania biznesowe opierają się w najwyższym stopniu o przepływ danych. Dane przynoszą wiedzę, a wiedza to czynnik mający najważniejszy wpływ na przewagę konkurencyjną konkretnej marki. Tym właśnie zajmuje się segment nauki zwany Data Science. Zespoły analityków opracowują pozyskane informacje. Dzięki nim są w stanie dokładnie poznać zachowania i potrzeby konsumentów.
Sprawa raczej nie wydaje się skomplikowana. Jak wiadomo, istnieje mnóstwo skutecznych form pobierania danych od użytkowników Internetu. Teoretycznie więc nie ma tu żadnych pułapek. A jednak nie jest to takie proste, jak mogłoby się wydawać. Nie można zapominać, że dane są zmienne. Zachowania użytkowników, ich oczekiwania, sposób, w jaki poruszają się po sieci, ulegają nieustannej transformacji. Coś, co dzisiaj jest jak najbardziej aktualne, za tydzień, a nawet jutro może okazać się przestarzałe. Jak sobie z tym radzić? Jak tworzyć bazy danych, które będą użyteczne dla twórców oprogramowania przez miesiące czy też lata? Rozwiązaniem jest właśnie MLOps.
Dzięki MLOps możliwe jest tworzenie aplikacji na szeroką skalę w oparciu o techniki DevOps. Cel takich aplikacji to usprawnienie procesu rozwoju oprogramowania i maksymalna eliminacja błędów w przepływie danych. Operacje Uczenia Maszynowego zapewniają możliwość sprawnego wdrażania kolejnych, ulepszonych wersji aplikacji. Aplikacje stworzone na podstawie MLOps różnią się od klasycznych aplikacji tym, że są wrażliwe na błędy i eliminują je w procesie przetwarzania danych. W skrócie można więc powiedzieć, że MLOps (Operacje uczenia maszynowego) jest to właśnie zastosowanie praktyki DevOps w procesie wytwarzania aplikacji opartych o ML.
Operacje uczenia maszynowego optymalizują analizę i wykorzystanie informacji. Niezbędne jest jednak stworzenie sprawnego pipeline’u, czyli „rurociągu danych”. Pipeline umożliwia biegły przepływ danych pomiędzy lokalizacjami. Jest to jedna z najważniejszych rzeczy, ponieważ transport danych bywa niepewny. Informacje mogą ulec uszkodzeniu, system może nie poradzić sobie z ich ilością, co będzie powodowało opóźnienia. Może się również zdarzyć, że dane będą względem siebie sprzeczne lub będą się tworzyć duplikaty. MLOps engineer stoi właśnie wobec takich trudności. Należy pamiętać o tym, że danych i źródeł, z których można je pozyskać, nieustannie przybywa, więc rosnąć może także skala popełnianych błędów.
W MLOps podobnie jak w DevOps używa się narzędzi, które mają za zadanie maksymalnie zautomatyzować pracę nad oprogramowaniem. Istotna różnica polega na tym, że w pracy opartej na MLOps cała uwaga skupia się właśnie na narzędziach i rozwoju aplikacji. Podstawą jest więc tworzenie powtarzalnych potoków danych, które umożliwiają przygotowanie i ocenę danych oraz trenowanie oprogramowania. Dzięki operacjom uczenia maszynowego MLOps engineer może stworzyć środowisko oprogramowania wykorzystywane wielokrotnie w celu eliminacji pomyłek wynikających ze zmian na poziomie pozyskiwania zasobów data.
Potok danych to proces lub zespół działań zawierające w sobie zbieranie nieopracowanych danych z wielu baz i przekazywanie ich do miejsca docelowego. Za to wspomniany wcześniej pipeline ujmuje również mechanizmy czyszczenia pozyskanych danych, eliminacji duplikatów i odpowiednich transformacji. Tak przygotowane informacje są gotowe do analizy i użycia.
Sformułowanie „potok danych” i „pipeline” są często stosowane zamiennie. Jednak „pipeline” dotyczy raczej usystematyzowanego procesu, w którym zebrane informacje są poddawane selekcji i transformacji. „Potok” natomiast to surowe dane, które udało się pozyskać.

By osiągnąć maksimum korzyści, należy u podstaw wdrażania Operacji Uczenia Maszynowego dokładnie przemyśleć, do czego będą one używane w przedsiębiorstwie. Dobrze jest skonsultować się z ekspertami, którzy podpowiedzą, w jaki sposób i na jaką skalę MLOps można zastosować do obszaru, na którym pracuje firma. W naszej firmie zatrudniamy ekspertów, którzy zajmują się operacjami na bazie machine learning od wielu lat. Z prawdziwą przyjemnością pomożemy Ci zbudować idealny system łączący ze sobą dobre praktyki DevOps i praktyczne rozwiązania Machine Learning Operations. Obejmiemy Twoją firmę całościową opieką. Ukształtujemy strategię, zbierzemy dla Ciebie najistotniejsze dane. Skonstruujemy modele, przetestujemy je, a następnie wdrożymy je na produkcji. Dzięki tak przeprowadzonemu procesowi zyskasz:

• Możliwość automatyzacji procesu przetwarzania danych – jest to równoznaczne z przejściem przez projekt w sposób jasny, szybki i efektywny. Automatyzacja pozwala na wyeliminowanie czasochłonnych etapów przetwarzania danych, obejmujących niekiedy różne programy i schematy, co znacząco wydłuża całą procedurę. Dzięki temu nie tylko zyskujesz na czasie, ale także odciążasz zespół i minimalizujesz ryzyko błędu ludzkiego.
• Możliwość iteracyjnego podejścia do projektu – dzięki MLOps istnieje możliwość zastosowania powtarzalnego procesu przetwarzania danych. Pozwala to na zastosowanie jednego samouczącego się modelu, który będzie czyścił i przetwarzał nowe dane w taki sposób, by dało to jak najlepsze rezultaty i pozwoliło nam najlepiej wytrenować modele AI.
• Weryfikację danych i wyników wyjściowych – nasi eksperci zweryfikują dane zebrane przez Twoją firmę i zweryfikują, czy są one w pełni wartościowe, czy może wymagają czyszczenia i walidacji. Analiza danych potwierdzi, że dane sprawdzą się w przypadku konkretnych modeli AI oraz czy wyniki, które zostaną uzyskane przy ich pomocy, będą miarodajne i przydatne w realizacji celów stojących przed Twoją firmą podczas wdrażania nowego software’u.
• Model AI i wyniki analiz – stworzone we współpracy z Investcore modele i wyniki analiz, możesz wykorzystać zawsze i wszędzie. Po zakończeniu usługi, udostępniamy Ci wszystkie materiały, dzięki czemu możesz z nich skorzystać zarówno z nami, jak i bez nas, a także posłużyć się nimi w trakcie realizacji kolejnych przedsięwzięć.
• Oszczędność czasu, pieniędzy i zasobów – automatyzacja i nieustanne testowanie oprogramowania sprawiają, że całość systemu działa sprawnie i jest odporna na awarie. Na nieprawidłowości reagujemy w czasie rzeczywistym, a to z kolei sprawia, że Ty oszczędzasz zarówno czas, który musiałby zostać poświęcony powtarzalnym procedurom, gdyby zostały wykorzystane tradycyjne, metody programowania. Oszczędność czasu przekłada się na oszczędność pieniędzy, tak samo, jak oszczędność zasobów. Ta ostatnia jest za to możliwa dlatego, że dużą część procesów przekazujemy do wykonania maszynom. Dzięki temu możesz uwolnić członków Twojego zespołu od rutynowych, mało rozwojowych czynności i przekierować moce teamu na kreatywniejsze obszary.
• Przewagę konkurencyjną – dokładniejsze i szybsze testy, wiarygodne dane i wyniki ich przetwarzania, automatyzacja w zakresie zachodzących procesów, optymalizacja pracy zespołu, oszczędności, rozsądne podejście do zagadnienia transformacji cyfrowej i wdrażania nowych elementów oprogramowania – te wszystkie zalety podejścia MLOps dostarczą Ci mnóstwo korzyści w tym tę jedną bardzo ważną: możliwość wyróżnienia się na rynku i pozyskania silnej pozycji wśród konkurencji.