Blog da Five Acts

07 de Setembro de 2021

O MLOps é uma abreviatura para Machine Learning Operations, que é um conjunto de ferramentas e boas práticas recomendadas para o sucesso na execução de IA nas empresas. 

Trata-se de uma prática nova, que derivou do DevOps e que possibilitou que as empresas escalem a produção de algoritmos de machine learning com a finalidade de implantar novidades, testar experimentos e solucionar problemas de forma mais rápida. 

Com as organizações cada vez mais inseridas no cenário de transformação digital, elementos como Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) são a força motriz de facilitadores (como chatbots, gerenciadores de agenda etc) e de soluções para estratégias de inteligência de mercado e inteligência competitiva, por exemplo.

De forma resumida, o MLOps foi desenvolvido para criar uma cultura em que tecnologias de aprendizado de máquina promovam benefícios para os negócios. Isso ocorre pela construção, testagem e liberação de tecnologia, de forma frequente, rápida e confiável. 

Assim, apoiados pela coleta de dados de uma organização, os algoritmos aprendem continuamente, até chegar ao ponto de precisar de pouca intervenção humana — ou quase nenhuma, em alguns casos. 

Quer saber mais sobre MLOps? Continue a leitura e conheça os benefícios dessas boas práticas e alguns exemplos de aplicação. Confira:

Os principais benefícios das MLOps

Entre seus principais benefícios, está permitir o fornecimento rápido de valor de negócios, por meio de estatísticas, machine learning e data science.

Isso acontece porque é possível que os modelos sejam implantados repetidamente e monitorados de forma contínua. 

Veja uma série de benefícios das MLOps:

  • Implantação mais rápida de mais modelos com processos automatizados;
  • Otimização da produtividade, proporcionada pela colaboração e reutilização de modelos;
  • Redução do risco de implantar modelos que jamais serão colocados em produção, economizando assim, tempo e dinheiro;
  • Aceleração do tempo de ROI, já que a entrega de modelos acontece de forma mais rápida;
  • Monitoramento contínuo, o que permite a atualização frequente dos modelos, conforme as informações mudam em decorrer do tempo;
  • Equipes de operações e cientistas de dados trabalham juntos, o que estimula as operações data-driven e reduz o espaço entre a descoberta de insights e ações de implementação. As vantagens disso são:
    • reprodutibilidade e auditabilidade: modelos específicos e reproduzíveis, criados em pipelines e que possibilitam rollbacks (caso apresente erros) e auditorias em casos que seja preciso rastreamento;
    • validação: aporta conceitos de DevOps de validar automaticamente, de gestão de ambientes, testes e profiling;
    • automação e observabilidade possíveis quando são realizadas novas implementações. Habilita a comparação da performance entre predicted x expected e também coleta de informações úteis que podem ajudar para melhorias futuras.
  • Configuração rápida de modelos existentes, independentemente de como ou onde foram construídos ou implantados. Em poucas linhas de códigos, se obtém acesso instantâneo ao monitoramento avançado de ML, para gerenciar o ciclo de vida de toda a inteligência artificial de produção;
  • Implantação de qualquer modelo no ambiente de produção escolhido, seja no local, na nuvem ou híbrido;
  • Adição de monitoramento a qualquer modelo de produção existente já implantado, assim que agentes de monitoramento MLOps forem instrumentados;

Como deve ser realizado o processo das MLOps?

Há alguns requisitos necessários para que as MLops sejam implantadas de forma robusta. 

Para projetar uma infraestrutura de ML é preciso ter muita clareza a respeito de sua capacidade e de qual trabalho ela pode facilitar.

O controle deve ser flexível e escalado automaticamente conforme a necessidade, possibilitando que o pipeline lide com quantidades diferentes de dados, sem que esses precisem ser ajustados futuramente para se tornarem mais eficientes e escalarem melhor. 

Além disso, a implantação de pipelines deve ser padronizada, com uma base para escrever o código de maneira fixa, para que fique consistente entre os aplicativos.

Dessa forma, a padronização possibilita implantações automáticas, assim, logo após um upload e aprovação nos testes, a implantação do novo pipeline na produção ocorre automaticamente. 

Outro ponto importante é o armazenamento de dados onde eles são processados, minimizando riscos, como o vazamento de informações.

Isso porque a integração deve ser fácil com os pipelines de armazenamento e dados que já existem, assim se garante a redução da necessidade de migrar dados, economizando tempo e recursos financeiros. 

A infraestrutura deve também deixar que ocorra a execução paralela de vários ambientes idênticos. Dessa forma, a implantação acontece sem a inatividade da aplicação, já que a execução do pipeline de produção acontece em um ambiente próprio, enquanto testes e ajustes são feitos em outro ambiente.

A mesma coisa tem que ocorrer nos modelos retreinados em um pipeline: deve ocorrer a troca do modelo antigo sem que isso interrompa o fluxo de dados contínuos.

Em relação à infraestrutura, há mais um ponto importante, que seja permitido o monitoramento e controle dos dados de elementos como latência, promovendo uma identificação rápida de erros e possibilitando o ajuste. 

Isso porque ela deve se adaptar às demandas e necessidades do negócio, e não o contrário.

Exemplos de boas práticas nas operações de machine learning

Data centers corporativos

Os data centers corporativos conseguem auxiliar empresas a executar processos avançados, com mais flexibilidade e agilidade no armazenamento de informações e processamento de dados.

Além das grandes quantidades de dados, essas infraestruturas são projetadas para que funcionem ininterruptamente, garantindo total disponibilidade aos sistemas da empresa, de maneira segura e confiável.

Por isso, têm uma função cada vez mais estratégica nos negócios. Só que é preciso acompanhar as novas tecnologias, que surgem a todo momento e que transformam a forma como as organizações lidam com seus data centers. 

Inteligência artificial e aprendizado de máquina são exemplos dessas tecnologias.

Elas mudam, por exemplo, a forma como os dados são armazenados e as redes configuradas. E é cada dia maior o número de empresas que automatizam seus processos.

A INAP apontou como resultado de uma pesquisa que realizou que até 2025 a maioria das atividades de data centers serão completamente automatizadas, segundo 81% dos líderes de TI entrevistados. 

machine learning

Na indústria

O setor industrial é um campo fértil para a tecnologia de machine learning, que, aliás, é um dos recursos no grupo dos pilares da Indústria 4.0. 

Nas linhas de produção que utilizam o lean manufacturing (produção enxuta), por exemplo, o machine learning promove benefícios como alto controle de qualidade e identificação de possíveis falhas na fabricação de produtos. Além disso, otimiza a produção e agiliza as entregas.  

Caso as fábricas sejam conectadas a redes de e-commerces, o ML permite a automação da produção sob demanda. 

Na agricultura 

Com o uso de algoritmos na agricultura e pecuária, o ML permite analisar dados que contém informações sobre produtividade, clima, características do solo e muitas outras informações sobre as etapas do plantio e da colheita, dentre muitas outras. 

Com informações desse tipo, o produtor rural consegue ter mais conhecimento sobre a área de prática agrícola e obter melhores resultados de plantio. 

Uma análise de banco de dados pode, por exemplo, fornecer informações sobre o desempenho de culturas diferentes em climas variados.

A partir disso, construir um modelo que informe quais genes contribuem com características mais benéficas para determinada cultura. 

Na saúde

Técnicas de deep learning, um tipo de machine learning, são aplicadas em hospitais que têm equipamentos que reúnem grandes quantidades de dados. Esses dados são empregados em análises clínicas por meio de inteligência artificial. 

A saúde, aliás, é um dos campos que mais se beneficia com a IA, pois as técnicas são mais precisas para diagnósticos.

Além disso, nessa área é bastante comum a necessidade de decisões rápidas, considerando a natureza da atividade, em que uma tomada de decisão pode ser decisiva para a situação do paciente.  

No setor financeiro

Em operadoras de crédito e bancos, a tecnologia é utilizada em transações suspeitas. Um exemplo é quando uma operadora de cartão liga para o cliente para verificar e validar determinada compra.

Isso acontece porque a empresa identificou, por meio do machine learning, uma possível transação fraudulenta. 

Em serviços de streaming

Serviços de streaming, como a Netflix, usam o aprendizado de máquina para prever, baseado em dados coletados dos usuários, os tipos de conteúdo que o cliente gosta.

Dessa forma, consegue prever quais tipos de filmes e séries pode indicar ao cliente, tendo como base a escolha dos títulos mais recentes. 

Há muitos outros exemplos de práticas de machine learning que podemos citar. Isso mostra o quanto o mundo dos negócios está se encaminhando para um ambiente totalmente automatizado. 

No entanto, não se trata apenas de uma escolha para facilitar as rotinas de trabalho. As empresas precisam entender que essa transformação está diretamente ligada à sua sobrevivência no mercado.

Sim, porque isso garantirá sua vantagem competitiva e destaque frente à concorrência.

Além, é claro dos resultados que espera dos negócios, em termos de produtividade e lucratividade.  

Comece a entender o verdadeiro potencial dos dados de seu negócio.

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