Berikut ini adalah postingan artikel kategori Artificial Intelligence yang membahas tentang penjelasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata machine learning operations (mlops) berdasarkan rangkuman dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya.
Pengertian Machine Learning Operations (MLOps)
Apa itu sebetulnya yang dimaksud dengan machine learning operations (mlops) ini?
Operasi Pembelajaran Mesin (MLOPS) adalah pendekatan untuk mengelola seluruh siklus hidup model pembelajaran mesin – termasuk pelatihan, penyetelan, penggunaan sehari -hari di lingkungan produksi, dan pensiun.
MLOPS, yang kadang -kadang disebut sebagai DevOps untuk ML, berupaya meningkatkan komunikasi dan kolaborasi antara para ilmuwan data yang mengembangkan model pembelajaran mesin dan tim operasi yang mengawasi penggunaan model ML dalam produksi.
Ini mencapai ini dengan mengotomatisasi sebanyak mungkin tugas berulang dan meningkatkan loop umpan balik yang digunakan oleh para ilmuwan data, insinyur ML, pengembang dan tim operasi.
Tujuan penting dari MLOP adalah untuk membantu pemangku kepentingan menyeimbangkan prioritas antara menggunakan alat buatan (AI) untuk menyelesaikan masalah bisnis dan memastikan output model ML memenuhi praktik terbaik untuk AI yang dapat dijelaskan.
Pembahasan dari Apa itu Definisi, Arti, dan Istilah Teknis Kata Machine Learning Operations (MLOps)
Baik, agar kita dapat lebih mendalami arti penjelasan serta maksud dari acronym atau kata tersebut di atas, pastinya kita juga perlu memahami lebih dalam tentang pembahasan terkait apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi machine learning operations (mlops).
Peluncuran MLOPS membutuhkan lima komponen penting untuk berhasil:
1.
Pipa ML: Jalur pipa ML di mana data diekstraksi, ditransformasikan, dan dimuat sangat penting untuk operasi pembelajaran mesin yang berhasil karena data sering perlu diubah menjadi format yang berbeda.
2.
Pemantauan: Pembelajaran mesin menggunakan fungsi matematika iteravie alih-alih instruksi yang diprogram, sehingga pemantauan berkelanjutan diperlukan untuk memastikan hasil tetap dalam batas yang telah ditentukan sebelumnya.
3.
Operasi Co-Team: Tim yang saling berhubungan diperlukan untuk menjembatani kesenjangan dalam pengetahuan dan keterampilan antara ilmuwan data dan tim DevOps.
4.
Versi: Dalam ML, selain kode versi, elemen lain juga perlu dilacak dan diubah, seperti data pelatihan, meta-informasi, dan versi model.
5.
Validasi: Tes perlu dilakukan baik pada produk akhir dan pada elemen-elemen terpisah selama pengembangan.
MLOPS dikembangkan dengan pengetahuan bahwa tidak semua ilmuwan data dan insinyur ML memiliki pengalaman dengan bahasa pemrograman dan operasi TI.
Loop umpan balik terus menerus yang disediakan MLOP memungkinkan karyawan di luar ilmu data untuk hanya berfokus pada apa yang mereka tahu lebih baik daripada harus berhenti dan mempelajari keterampilan baru.
Saat ini, ML memainkan peran penting dalam mengembangkan aplikasi yang bergantung pada artifisial cerdas.
Karena penggunaan ML yang tepat membantu aplikasi AI tumbuh dan berevolusi secara semi-otomatis, MLOPS menjadi bagian penting dari mengotomatisasi seluruh proses dari awal hingga akhir, memungkinkan perusahaan untuk memanfaatkan sumber dayanya.
Secara realistis, tanpa kemampuan untuk mengotomatiskan pertumbuhan dan proses penyebaran, AI tidak dapat digunakan.
Namun, hanya sekitar 15% bisnis yang dilaporkan menggunakan MLOPS dan AI dalam operasi reguler mereka pada tahun 2020.
MLOPS memiliki tingkat kegagalan yang tinggi ketika tidak diterapkan dengan benar, dengan alasan paling umum adalah komunikasi staf yang buruk dan kurangnya kompatibilitas antar departemen.
.
Faktor -faktor lain termasuk kesulitan untuk skala, prosedur pemantauan dan manajemen yang kompleks, masalah otomatisasi dan diagnostik, dan reproduksibilitas model dan hasil yang rendah.
Untuk memerangi beberapa masalah ini, bisnis baru berkembang untuk membantu memastikan keberhasilan implementasi MLOP.
Tetapi struktur MLOP yang dirancang dengan benar dan diimplementasikan dapat mengambil alih siklus produksi sebagai sistem pemantauan dan otomatisasi dari tahap awal pengembangan aplikasi hingga kepatuhan dan pembaruan.
Bergantung pada bagaimana hal itu diimplementasikan, MLOP dapat digunakan untuk para ilmuwan data, pengembang perangkat lunak, tim kepatuhan, insinyur data, peneliti ML, dan pemimpin bisnis.
Seperti yang sudah kita lihat di atas, istilah ini merupakan salah satu dari kumpulan kamus, akronim, istilah, jargon, atau terminologi dalam bidang teknologi yang diawali dengan abjad atau awalan M, serta merupakan terms yang terkait dengan Artificial Intelligence dengan subkategori Machine Learning.
Arti Machine Learning Operations (MLOps) dalam Kamus Terjemahan Bahasa Indonesia dan Inggris
Selain membahas tentang pengertian dan pembahasan definisinya, untuk lebih memperdalamnya, di sini kita juga perlu mengetahui apa arti kata machine learning operations (mlops) dalam kamus terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris.
Untuk lebih mudah dalam memahaminya, di artikel ini Kami akan menguraikannya berupa tabel terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris sebagai berikut.
| Tipe | Bahasa Indonesia | Bahasa Inggris |
| Terminologi | operasi pembelajaran mesin (mlops) | machine learning operations (mlops) |
| Kategori | kecerdasan buatan | artificial intelligence |
Penutup
Baiklah, di atas adalah pembahasan dan penjelasan tentang apa itu arti dari machine learning operations (mlops).
Semoga postingan artikel yang sudah Kami bagikan ini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan kita semua.
Lihat juga pembahasan terkait apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi artikel lainnya yang berhubungan dengan bidang Teknologi yang ada di laman blog UrlWebsite Kami.
Sumber (Referensi)
Artikel ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi relevan yang berotoritas seperti Wikipedia, Webopedia Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya seperti Technopedia dan Techterms. Kata Machine Learning Operations (MLOps) ini merupakan salah satu dari kumpulan terminologi “Artificial Intelligence dengan subkategori Machine Learning” dalam bidang teknologi yang dimulai dengan abjad atau awalan M. Artikel ini di-update pada bulan Dec tahun 2024.
- https://id.wikipedia.org/wiki/terminologi
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknologi
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknis
- https://www.webopedia.com/?s=machine-learning-operations-mlops
- Gambar contoh dari machine-learning-operations-mlops via Google di sini
- Gambar contoh dari machine-learning-operations-mlops via Bing di sini
