編譯／李寓心 隨著ChatGPT的流行，企業組織對於機器學習（ML）的投資，可能會在今年看到明顯增加的趨勢。而 …

編譯／李寓心

隨著ChatGPT的流行，企業組織對於機器學習（ML）的投資，可能會在今年看到明顯增加的趨勢。而機器學習作業（MLops）對於機器學習的重要性，也越來越高，涉及領域包括，雲端營運（Cloudops）、金融營運（Finops）、開發營運（Devops）和安全營運（Secops）等，成為雲端運算產業中，競相發展的趨勢。

MLops為ML+ DEV（開發）+OPS（營運）三個部分的縮寫合併，可視為機器學習操作的一系列步驟，用於ML模型部署到生產環境，因為在ML模型投入生產前，需確保模型可為大量用戶所使用，且能準確執行。而透過MLOps的方式，把ML模型的開發、軟體開發和系統維持營運的整個生命週期串聯起來，增加團隊合作的緊密度。

因此，人類對智慧型供應鏈和提供銷售分析的AI／ML增強業務系統的新依賴，使MLops成為近期最熱門的新興職業選擇。而MLop涉及的主要任務，包括：

• 模型部署：在生產環境中部署ML模型，使其可供業務應用程式的訪問
• 模型監控：在模型部署後，評估模型的性能，確保可提供如預期的結果
• 版本控制：隨著模型的發展和改進，跟蹤模型的不同版本
• 模型再訓練：使用新數據更新模型，確保在數據變舊、性能下降或出現偏差時，模型依舊能保持準確
• 測試：確保模型以最佳方式運行
• 自動化：自動化模型部署、監控和再訓練等任務，以減少管理模型所需的時間和精力

現階段的MLops，通常為現有Cloudps團隊的一部分，因為該職業需要接受一般機器學習和公司特定ML系統的特殊培訓，並遵循流程，確保ML保持運行和更新。但是如果機器學習系統沒有得到適當的操作和維護，可能會導致企業遇到重大問題，例如損失數百萬美元的誤導營銷活動等。因此，每個企業都有必要培育屬於MLops的人才，來降低公司風險。

對於機器學習技術有興趣者，不妨可以考慮一下，掌握現在科技趨勢，成為下一個炙手可熱MLops人才！

資料來源：InfoWorld、Towardsdatascience

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