Makine öğreniminin gelişiminde, teknolojinin teori ve akademisyenlerin sınırlarını aşıp "gerçek dünyaya", yani dünyanın dört bir yanındaki insanlara her türlü hizmet ve ürünü sunan işletmelere taşındığı bir dönüm noktasına ulaşmış bulunuyoruz. Bu değişim heyecan verici olmakla birlikte, makine öğrenimi modellerinin karmaşıklığını modern organizasyonun karmaşıklığıyla birleştirdiği için aynı zamanda zorlu bir nitelik de taşıyor.

Kurumların makine öğrenimini denemekten üretim ortamlarında ölçeklendirmeye geçerken karşılaştıkları zorluklardan biri bakımdır. Şirketler tek bir modeli yönetmekten onlarca, yüzlerce, hatta binlerce modeli yönetmeye nasıl geçebilir? Bu sadece MLOps'un devreye girdiği yer değil, aynı zamanda hem teknik hem de iş tarafında yukarıda bahsedilen karmaşıklıkların ortaya çıktığı yerdir. Bu kılavuz, okuyucuları söz konusu zorluklarla tanıştırırken aynı zamanda MLOps yeteneklerinin geliştirilmesine yönelik pratik bilgiler ve çözümler de sunuyor.

Peki bu dokumanı okuduğunuzda neler öğreneceksiniz?

• MLOps nedir ve başarılı ML dağıtımı için neden çok önemlidir?
• Bir MLOps ekibindeki roller ve sorumluluklar nasıl tanımlanır ve yönetilir?
• Model geliştirme, dağıtım, izleme ve bakım için en iyi uygulamalar nelerdir?
• MLOps için etkili yönetişim ve uyum stratejileri nasıl uygulanır?
• Çeşitli sektörlerde uygulanmakta olan MLOps'un gerçek dünya örnekleri nelerdir?