เคยสงสัยไหมครับว่า โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสุดเจ๋งที่เราเห็น ๆ อยู่ทุกวันนี้ เกิดขึ้นและทำงานได้อย่างไร ?
ลองนึกภาพว่า โมเดลเหล่านี้เปรียบเสมือนนักกีฬาโอลิมปิกที่ผ่านการฝึกฝนอย่างหนักมาแล้ว แต่กว่าจะลงแข่งจริงได้ พวกเขาก็ต้องผ่านขั้นตอนต่าง ๆ มากมาย
MLOps ก็เปรียบเสมือนโค้ชและทีมงานมืออาชีพ ที่จะดูแลทุกขั้นตอน เริ่มตั้งแต่การฝึกฝน (พัฒนาโมเดล) ตรวจสอบร่างกาย (ทดสอบโมเดล) วางแผนกลยุทธ์ (ปรับแต่งโมเดล) ไปจนถึงดูแลหลังการแข่งขัน (ติดตามผลโมเดล)
สรุปง่าย ๆ MLOps คือ กระบวนการและเครื่องมือต่างๆ ที่ช่วยให้การพัฒนาและใช้งานโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งมีประสิทธิภาพ รวดเร็ว และเชื่อถือได้ เปรียบเสมือนสะพานเชื่อมระหว่างนักพัฒนาโมเดลและฝ่ายไอที
ตรงนี้ผมอยากให้ทุกคนลองจินตนาการถึง
MLOps ทำอะไรบ้าง ?
MLOps ต่างจาก DevOps อย่างไร ?
MLOps ช่วยอะไรบ้าง ?
MLOps เปรียบเสมือนกุญแจสำคัญที่ช่วยปลดล็อกศักยภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง นำพาองค์กรสู่ความสำเร็จในยุคดิจิทัล สำหรับในบทความนี้ผมก็ได้พามารู้จักกับ MLOps กันแบบคร่าว ๆ
เพื่อให้ทุกคนนั้นเข้าใจได้ง่าย ในหัวข้อถัดไปผมจะพาทุกคนมาเจาะลึกเรื่องราวเกี่ยวกับ MLOps กันมากขึ้นนะครับ มาดูกันว่า MLOps นั้นมีต้นกำเนิดมาจากอะไร รวมไปถึงการวิวัฒนาการ หรือแม้แต่นำไปใช้กับพวกเราและองค์กรยังไง
หากทุกท่านชอบเรื่องราว IT ที่สนุกแบบเจาะลึก อย่าลืมติดตาม Avery IT Tech ในทุก ๆ ช่องทางด้วยนะครับ เราจะนำเสนอเรื่องราว IT ที่เข้าใจง่าย สบาย ๆ แบบไม่มีเบื่อเลย Avery IT Tech “เพราะเรื่อง IT อยู่รอบ ๆ ตัวคุณ”