Veri bugün hayatımızda oldukça önemli bir yer tutuyor, öyle ki yalnızca 2020 yılında insanlar her gün yaklaşık 500.000 Tweet attı, 306,4 milyar e-posta gönderdi ve saniyede ortalama 1.7 MB veri oluşturdu. Bunun sonucunda 2020 sonu geldiğinde yaklaşık 44 Zettabyte büyüklüğünde veri tüm dijital evreni oluşturuyordu. İşin ekonomik boyutundan baktığımızda ise, Dünya GSYİH’sının %70’i dijitalleşmeden geçmiş durumda ve 2025 yılına kadar 200 Zettabyte büyüklüğünde veri bulut sistemler üzerinde depolanacak. Kısacası, 2020 yılına kadar oluşan tüm dijital evren inanılmaz bir büyüme ile 5 yıllık bir sürenin sonunda tam 5 katına çıkacak !!

Sahip olacağımız verinin büyüklüğünü, sağlayacağı ekonomik değeri ve içinde barındıracağı bilgi birikimini hayal etmek bile çok zor. Hal böyle olunca ister istemez bu hacimde bir veriden nasıl faydalanabileceğimizi, ne gibi değerler üretebileceğimizi sorguluyoruz her fırsatta. Hangi sektörden olursa olsun herkesin Yapay Zeka cevabını vereceğini tahmin etmek çok zor değil gibi, fakat yapay zeka bile bu kadar hızlı şekilde verinin üretildiği bir Dünya’da ve değişken koşullarda, ürettiği modeller ne kadar başarılı olursa olsun iyileştirme ve sürekliliği sağlama konusunda şimdiden sıkıntılara yol açabiliyor. Ortaya konan bu tutarlılık sorunu AI ve ML konusunda yeni operasyonel iş yüklerini de beraberinde getiriyor. Hal böyle iken, MLOps olarak hayatımıza son yıllarda giren kavram, kuruluşların önemli bir AI becerisi açığını kapatmasına yardımcı olabilir; Yöneticilerin %68’i, kuruluşlarının yapay zeka becerileri açığını orta ile aşırı olarak tanımlarken, %27’si bunu önemli veya aşırı olarak değerlendirmektedir ve yapılan değerlendirmeye göre MLOps ile AI süreçlerini kurgulamanın sorunun çözümündeki en güçlü yön olması beklenmektedir.

Bu açıdan MLOps, AI çözümlerini eğitme, test etme, dağıtma, izleme ve yönetme süreçlerine otomatik kendini geliştirme, versiyonlama, kontrol ve otomasyon getiren bir dizi uygulama ve aracı bir bütün olarak ele almaktadır. Bu otomasyon, ekiplerin yeni fikirleri keşfetmesine, geliştirme ve operasyon maliyetlerini düşürmesine, bunlar hakkında hızla geri bildirim almasına ve yapay zeka süreçlerinde en verimli noktalara odaklanmasına olanak tanır.

Yapay zeka projeleri, çok fazla araştırma ve deneme içerir çünkü yapay zeka tarafından çözülen problemler genellikle doğrusal değil değişkendir. Soruna sistematik ve verimli bir şekilde yaklaşmak için yapay zeka modeli uygulamasının testleri, eğitimi ve dağıtım işlem hatlarını otomatikleştirerek hızlı, güvenilir ve tekrarlanabilir olması gerekir. Ek olarak, proje ekibinin altyapıyı geliştirmeden üretime kadar standart hale getirmesi ve baştan sona sağlam bir güvenlik planlaması yapması gerekiyor.

AI modelinin beklendiği gibi çalışmaya devam ettiğini doğrulamak ve sürekliliği sağlamak için MLOps’un önemli bir unsurudur. Makine öğrenimi algoritmaları yeni verilere ve deneyimlere yanıt olarak insan yönlendirmesi olmadan iyileştirmek için uyarlandığından, izleme hayati önem taşır. Zaman içinde model kaymasını tespit etmek ve buna karşı tutarlı yeni modeller geliştirmek için süreçleri uçtan uca yönetim ve otomasyon işlevselliğini hayati önem taşımaktadır.

MLOps Kurumlara Ne Sağlar ?

MLOps, Yapay Zeka uygulamalarında yaşanan bu sorunlara çözüm olarak Makine Öğrenmesi modellerinin tasarım, uygulama ve yönetiminin tüm yaşam döngüsüne odaklanarak sonuçları yönlendirir. Operasyonel süreci yukarıdaki MLOps Yaşam Döngüsü grafiğinde göreceğiniz gibi Model Geliştirme, Model Operasyonu ve Sistem Operasyonu olmak üzere 3 alt başlıkta ele almaktadır.

• MLOps, DevOps’un temel prensiplerini yapay zeka uygulamalarında olgunlaştırmayı amaçlar; otomasyon (tekrar tekrar yazılımsal geliştirmenin aksine); konumlandırma (tek seferlik kullanımın aksine yayılma); süreç (entegrasyon, test etme ve serbest bırakma); ve altyapı konuları ile uçtan uca senaryolaştırılarak her defasında aynı süreci yeni verilerle uygulayıp güncel model oluşturma, dinamik raporlama ve sürekliliği bu şekilde kontrol altında tutma üzerine odaklanır.
• Başarılı ve olgun MLOps sistemleri, daha çeşitli, donanımlı, içerisinde her seviyeden veri bilimcileri, veri mühendisleri, yazılım mühendisleri, Ar-Ge uzmanları, süreç mühendisleri ve iş geliştirme yetkililerini barındıran geniş ölçekli bir ekip gerektirir. Bu ekip, MLOps dahilinde yinelemeli makine öğrenimi modelleri ve geliştirme aşamalarında birçok deney içeren temel iş kollarını tekrar tekrar üretmek yerine, tüm bu operasyonel süreçleri uçtan uca otomatik hale getirerek, kendini geliştiren ve yönetebilen bir sistem ortaya koyarlar.
• DevOps süreçlerinde görmeye alışkın olduğumuz standart birim ve entegrasyon testine ek olarak, makine öğrenimi testinin yapay zeka modellerini doğrulaması ve bunları yeniden eğitmesi gerekir, MLOps bu noktada otomatik olarak bu sürecin sorumluluğunu kendi üzerine alır.
• Modeller üretime geçtiğinde başta doğruluk oranı ve model performansı olmak üzere pek çok şey değişebilir. Veri profilleri ile son kullanıcı tercihleri gelişecek ve sonraki süreçleri etkileyecektir, kritik varsayımların ve parametrelerin güncel halleri sisteme MLOps sürecinin sağlıklı bir şekilde yürütülmesi ile dahil edilir.

MLOps Sürecine Giden Yol . . .

MLOps’a ve daha etkili ML geliştirme ve dağıtımına giden yol, iş sorunları ve sonuçlarıyla net bir bağlantıya sahip doğru kişilerin, süreçlerin, teknolojilerin ve işletim modellerinin seçilmesine bağlıdır. Gartner bu noktada ideal bir MLOps sürecinin yetkinlik ve rol özelinde işleyiş modelini yukarıdaki gibi bir geniş perspektif üzerine oturtmaktadır.

• Farklı rol ve sorumluluklara sahip kişiler ortak noktada buluşmalıdır; Şirketler, önceden yapılandırılmış çözümlere yatırım yaparken aynı zamanda yapay zeka uygulayıcılarını ve veri bilimcilerini tek bir uygulamada bir araya getirmeye yatırım yapmalıdır. İş ve alan uzmanları, iş modelleri ile kullanım örnekleri oluşturabilir, veri bilimi uzmanları makine öğrenimi modellerinde yeniliği yönlendirebilir ve veri ile makine öğrenimi mühendisleri, hızlı makine öğrenimi modellerini bir araya getirmek için otomatik makine öğrenimi araçlarını kullanabilir.
• Otomasyonun süreçlere dahil edilmesi gereklidir; MLOps, yeniden kullanılabilir yazılım, otomatikleştirilmiş veri hazırlama ve işbirliği ile modellerin sürümlerini oluşturmayı amaçlar. Böylece, bir veri bilimcisi tek seferlik oluşturulan modellere dayalı olarak kullanım senaryolarını yeniden kullanabilir veya hızlandırabilir.
• Kabul edilebilir, gerçekçi başarı metrikleri ve kriterleri belirlenmelidir; Başarı kriterlerini ifade etmek, bir ön hazırlık yapmak ve performans standartlarını entegre etmek kritik öneme sahiptir.

MLOps, Yeni Nesil Yapay Zeka Uygulamalarının Merkezinde Yer Alır !

Yapay zeka ve makine öğrenmesi kurumsal çapta benimsendiğinden, model yapılarının açıklanabilir olması gerekir; model oluştururken temel verilerin güvenilir; etkileri ölçülebilir; sonuçların sürdürülebilir; sistem tasarımlarının ölçeklenebilir ve yapılan hatalı tahminlemelerden varsayımlar çıkararak kendini eğitip yeni versiyonlarda modelleri olgunlaştırabilir olmalıdır.

Makine öğrenmesi teknolojinin getirdiği diğer tüm güçlü araçlar gibidir. Doğru kullanıldığında, veriye dayalı karar verme süreçlerinin oluşturulmasına yardımcı olabilir. Öte yandan, yanlış dağıtım, amaçlanan iş sonuçlarına zarar verir. Makine öğreniminin en büyük avantajlarından biri, büyük ölçekte analiz ve içgörü hızıdır, ancak yanlış yönlendirilirse, modeller aynı hız ve ölçekte yetersiz ve hatta kötü kararlara neden olabilir. Bundan kaçınmak için, MLOps mimarilerimizin tasarım aşaması sırasında tüm yapay zeka ve makine öğrenmesi süreçlerimizi kontrollü ve standartlara uygun olarak belirlememiz, ürün ve kabul testlerini gerçek hayata uygun şekilde gerçekleştirmemiz, başarı kriterlerini son kullanıcıyı memnun edecek seviyelerde belirlememiz gerekir.