عمليات التعلم الآلي

عمليات التعلم الآلي (MLOPs) هي عملية أخذ نموذج تعلم الآلة التجريبي إلى نظام الإنتاج. الكلمة عبارة عن مركب من «التعلم الآلي» وممارسة التطوير المستمر لـديف أوبس في مجال البرمجيات. يتم اختبار نماذج التعلم الآلي وتطويرها في أنظمة تجريبية معزولة. عندما تكون الخوارزمية جاهزة للتشغيل، تمارس هذه العمليات بين علماء البيانات وديف أوبس ومهندسي التعلم الآلي لنقل الخوارزمية إلى أنظمة الإنتاج. على غرار ديف أوبس أو داتا أوبس النهج وتسعى عمليات التعلم الآلي في زيادة عمليات الأتمتة وتحسين نوعية إنتاج النماذج، مع التركيز أيضا على متطلبات العمل والتنظيمية. بينما بدأت العمليات كمجموعة من أفضل الممارسات، فإنه يتطور ببطء إلى نهج مستقل لإدارة دورة حياة ML. ينطبق MLOps على دورة الحياة بأكملها - بدءًا من التكامل مع إنشاء النموذج (دورة حياة تطوير البرامج، والتكامل المستمر / التسليم المستمر)، والتنسيق والنشر إلى الصحة والتشخيص والحوكمة ومقاييس الأعمال.

مراجع 

تعلم الآلة