MLOps Nedir?

MLOps, Makine Öğrenimi (ML) ve Operasyonları (Ops) birleştiren bir disiplindir. Amaç, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini, dağıtımını ve sürdürülmesini optimize etmektir. Bu süreç, yazılım mühendisliği uygulamaları ve DevOps pratiğinden yararlanarak yürütülür.

• Model geliştirme
• Model dağıtımı
• Model izleme
• Model yeniden eğitimi

Model İzleme ve Yeniden Eğitim

Model izleme, geliştirilen makine öğrenimi modelinin performansını sürekli olarak değerlendirmeyi içerir. Bu süreçte aşağıdaki adımlar uygulanır:

• Performans metriklerinin tanımlanması (örneğin, doğruluk, hata oranı)
• Gerçek zamanlı veri akışının analizi
• Şartların izlenmesi ve anomalilerin tespiti

Model yeniden eğitimine gelince, bu süreç şu şekilde gerçekleştirilir:

• Veri güncellemeleri: Yeni verilerin toplanması ve mevcut verilerin güncellenmesi
• Modelin yeniden değerlendirilmesi: Yakın geçmişteki performansın analiz edilmesi
• Yeniden eğitim: Modelin yeni verilerle tekrar eğitilmesi
• Dağıtım: Güncellenmiş modelin üretim ortamına yeniden entegrasyonu

Bu adımlar, modelin sürekli olarak etkili ve güncel kalmasını sağlamaktadır.