MLOps
機械学習をアプリケーションで継続的に使用する際の課題は、2015年の「機械学習システムにおける隠された技術的負債」と題された論文で取り上げられた。この論文では一般のソフトウェア開発と比較し機械学習システム特有の技術的負債に焦点を当て、エンジニアと研究者がチームとしてこの負債を意識しかつチーム文化の転換が必要であることを説いている。
2017年の調査においてはAI や機械学習を本番環境に導入した組織では、3〜15% の利益率の向上がみられたとの調査もあり、機械学習は市場で着実にシェアを伸ばしていた。2018年の成長予測では、2017年から2018年にかけて機械学習の実装が倍増し、2018年から 2020年にかけてさらに倍増するものと推定されていた。
2018年、GoogleからMLOpsに関するプレゼンテーションを行われた、その後、MLOpsとそれに対するアプローチは、企業における機械学習の複雑さと成長に対処できるソリューションとして、AI / MLの専門家、企業、テクノロジージャーナリストの間では概念の話だけではなく実践的な方法論やベストプラクティスとして注目を得始めた。
MLOps は、ML システム開発(Dev)と ML システム オペレーション(Ops)の統合を目的とする ML エンジニアリングの文化と手法です。MLOps を実践すると、統合、テスト、リリース、デプロイ、インフラストラクチャ管理など、ML システム構築のすべてのステップで自動化とモニタリングを推進できます。