Descubra como o Modelops está revolucionando o desenvolvimento de IA!

Digamos que as equipes de ciência de dados da sua empresa tenham documentado metas de negócios para áreas em que análises e modelos de aprendizado de máquina podem causar impactos nos negócios. Agora eles estão prontos para começar. Eles marcaram conjuntos de dados, selecionaram tecnologias de aprendizado de máquina e estabeleceram um processo para desenvolver modelos de aprendizado de máquina. Eles têm acesso à infraestrutura escalável na nuvem. Isso é suficiente para dar à equipe o sinal verde para desenvolver modelos de aprendizado de máquina e implantar os bem-sucedidos na produção? Nem tão rápido, dizem alguns especialistas em aprendizado de máquina e inteligência artificial, que sabem que toda inovação e implantação na produção vem com riscos que precisam ser revisados e estratégias de remediação. Eles defendem o estabelecimento de práticas de gerenciamento de riscos no início do desenvolvimento e do processo de ciência de dados. Assim como no desenvolvimento de aplicativos, os desenvolvedores de software não desenvolvem apenas código e o implantam na produção sem considerar riscos e melhores práticas. A maioria das organizações estabelece um ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), práticas de devsecops e padrões de observabilidade para remediar riscos. Essas práticas também garantem que as equipes de desenvolvimento possam manter e melhorar o código assim que ele for implantado na produção. O equivalente ao SDLC no gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina é o Modelops, um conjunto de práticas para gerenciar o ciclo de vida dos modelos de aprendizado de máquina. As práticas de Modelops incluem como os cientistas de dados criam, testam e implantam modelos de aprendizado de máquina na produção e, em seguida, como eles monitoram e melhoram os modelos de ML para garantir que eles entreguem os resultados esperados. O gerenciamento de riscos é uma ampla categoria de possíveis problemas e suas remediações, então neste artigo me concentro nos problemas relacionados ao Modelops e ao ciclo de vida do aprendizado de máquina. Outros tópicos relacionados ao gerenciamento de riscos incluem qualidade de dados, privacidade de dados e segurança de dados. Os cientistas de dados também devem revisar os dados de treinamento em busca de vieses e considerar outros fatores importantes de IA responsável e ética na IA. Ao conversar com vários especialistas, abaixo estão cinco áreas problemáticas que as práticas e tecnologias de Modelops podem desempenhar um papel na remediação.