MLops é a nova tendência de carreira em ascensão na área da computação em nuvem.

Com o ChatGPT ganhando popularidade, os custos do MLops devem subir no próximo ano devido ao aumento dos investimentos em aprendizado de máquina pelos líderes. É importante que os especialistas em computação em nuvem estejam cientes dessa tendência.

ClearML, uma plataforma de código aberto para MLops, divulgou seu mais recente estudo de pesquisa intitulado “O Futuro do MLOps em 2023”. A pesquisa, que envolveu 200 tomadores de decisão em aprendizado de máquina nos EUA, analisou as principais tendências em aprendizado de máquina e operações de aprendizado de máquina.

Reconhecendo o crescente interesse dos fornecedores em MLops, um estudo da ClearML revelou que a adoção dessa prática está se expandindo rapidamente nas empresas. De acordo com a pesquisa, 85% dos entrevistados afirmaram possuir um orçamento dedicado para MLops em 2022, enquanto 14% indicaram que não tinham orçamento estabelecido, mas planejavam implementar um em 2023. Isso indica que as empresas estão se voltando para a adoção de MLops no momento ou em um futuro próximo.

Atualmente, há uma ênfase crescente nas operações no campo da computação em nuvem, com termos como Cloudops, finops, devops e secops refletindo essa tendência.

É por um motivo válido. A construção e implementação de soluções em nuvem, assim como a migração de soluções existentes para a nuvem, são atividades essenciais. Geralmente, essas são etapas únicas. Após isso, a atenção se volta para as operações, visando manter o valor do trabalho realizado para o negócio. Como muitas empresas perceberam recentemente, simplesmente transferir dados para um provedor de nuvem pública e esperar o melhor não traz retorno. A negligência das operações – de todas elas – resulta em altos custos e pouco retorno sobre o investimento.

MLops desempenha um papel fundamental no ciclo de vida do aprendizado de máquina, possibilitando que empresas gerenciem e operem modelos de aprendizado de máquina em produção de maneira eficaz. Os processos de MLops garantem que os modelos sejam implementados, monitorados e atualizados de forma consistente e eficiente, o que possibilita que as empresas obtenham todos os benefícios do aprendizado de máquina. Aplicações que conseguem utilizar a ML como um diferencial inovador podem agregar um grande valor ao negócio, além do investimento em sistemas que suportam a ML.

O MLops está se destacando como uma carreira promissora atualmente, devido ao crescente interesse em sistemas de negócios aprimorados em AI/ML, que impulsionam cadeias de suprimentos inteligentes, detectam fraudes e fornecem análises de marketing e vendas. O entusiasmo em torno do ChatGPT demonstra o potencial de utilizar a IA para aumentar os lucros, embora essa evolução esteja em curso há duas décadas.

Quais são as principais responsabilidades do MLops? Como seria sua rotina diária ao entrar em um emprego ligado ao MLops?

• Execução do modelo: introdução de modelos de machine learning em um ambiente operacional, de forma a disponibilizá-los para aplicativos empresariais.
• Verificar o desempenho do modelo após sua implementação para assegurar que esteja entregando os resultados esperados.
• Manter o controle de múltiplas versões dos modelos à medida que evoluem e se aprimoram com o tempo.
• Atualização do modelo: renovar o modelo com novas informações para assegurar sua precisão e relevância diante da obsolescência dos dados, queda de desempenho ou presença de tendências enviesadas.
• Teste: assegurar o desempenho ideal de um modelo.
• Automatização envolve a automatização de atividades como implementação de modelos, supervisão e atualização, a fim de diminuir o tempo e esforço exigidos na gestão dos modelos, permitindo a alocação de recursos para outras atividades.

Realizar cada uma dessas atividades em alguma etapa da minha trajetória profissional, percebo que não há nada extremamente complexo na lista mencionada. O MLops costuma ser integrado à equipe de nuvem já existente, porém demanda conhecimento específico em machine learning, bem como nos sistemas de ML específicos da empresa. Logo, é apenas necessário seguir os processos e procedimentos adequados para manter o sistema de machine learning funcionando e atualizado.

Outra razão para isso é que se está tornando cada vez mais essencial ter especialistas em operação e manutenção de sistemas de aprendizado automático no mercado de trabalho atual. Se esses sistemas não forem utilizados e mantidos corretamente, a empresa poderá enfrentar sérios problemas, que vão desde campanhas de marketing ineficazes que resultam em perdas financeiras significativas, até questões relacionadas a vieses em sistemas de aprendizado de máquina que influenciam a aprovação ou negação de empréstimos para famílias. Muitos problemas podem surgir e é importante ter profissionais especializados em MLops para reduzir o risco.

Está se perguntando se o MLops é a escolha certa para você? Se você busca uma carreira com salários mais altos, que exige treinamento contínuo e tem interesse na tecnologia de Machine Learning, essa pode ser a oportunidade mais empolgante e lucrativa disponível no momento.