เคยสงสัยไหมว่าทำไมธุรกิจใหญ่ ๆ ถึงหันมาใช้ Machine Learning (ML) กันเยอะจัง? คำตอบอยู่ที่ MLOps นี่แหละ! MLOps หรือ Machine Learning Operations เป็นเหมือนผู้ช่วยสุดเทพที่ทำให้การใช้ ML ในธุรกิจเป็นเรื่องง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

แล้วเจ้า MLOps คืออะไรละ? และทำไมต้องใช้? ย้อนกลับไปช่วงต้นปี 2010 ตอนนั้น AI เริ่มเป็นที่สนใจ แต่การเอาโมเดล AI (หรือที่เรียกว่า Machine Learning) มาใช้จริงกลับไม่ง่ายอย่างที่คิด ปัญหาเยอะแยะไปหมด ทั้งเรื่องการพัฒนา การปรับใช้ การดูแลรักษา ฯลฯ

MLOps เลยถือกำเนิดขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ โดยเอาแนวคิดของ DevOps (Development Operations) ซึ่งเป็นแนวทางในการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบ Agile มาประยุกต์ใช้กับ Machine Learning ทำให้การพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI เป็นระบบมากขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และลดความเสี่ยงในการใช้งานจริง จนได้ชื่อว่า Machine Learning Operations หรือที่เราเรียกกันว่า MLOps นั้นเอง

เรามาทำความเข้าใจหลักการทำงาน 5 ข้อของ MLOps เข้าใจง่ายๆ สไตล์ AveryITTech ดีกว่าว่าเป็นอย่างไร

• ทำงานอัตโนมัติ: เหมือนมีหุ่นยนต์ส่วนตัวมาช่วยสร้างโมเดล AI ให้เรา MLOps ช่วยให้กระบวนการต่างๆ ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การเทรนโมเดล ไปจนถึงการปรับใช้ เป็นไปโดยอัตโนมัติ ประหยัดเวลา แถมลดความผิดพลาดจากการทำงานซ้ำๆ
• ตรวจสอบอย่างละเอียด: เหมือนมี QC (Quality Control) มาคอยตรวจงานให้ MLOps ช่วยให้เราตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลได้ตลอดเวลา ว่าแม่นยำแค่ไหน มีปัญหาอะไรหรือเปล่า
• กำหนดกฎเกณฑ์: เหมือนมีตำรวจมาคอยดูแลความเรียบร้อย MLOps ช่วยให้เรากำหนดมาตรฐานในการพัฒนาและใช้งานโมเดล AI เพื่อให้มั่นใจว่าทุกอย่างเป็นไปตามกฎ
• ทำงานเป็นทีม: เหมือนมีทีม Avengers มาช่วยกันทำภารกิจ MLOps ช่วยให้ทีม Data Scientist, วิศวกร และคนอื่นๆ ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น มีการแบ่งปันข้อมูลและความรู้กันอย่างทั่วถึง
• วัดผลอย่างแม่นยำ: เหมือนมี Dashboard มาช่วยติดตาม KPI MLOps ช่วยให้เราวัดผลได้ว่าโมเดล AI ของเราทำงานได้ดีแค่ไหน คุ้มค่ากับการลงทุนหรือไม่

MLOps อยู่รอบตัวเรามากกว่าที่คิด! ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอย่างที่คิด เราเจอมันได้ตลอดในชีวิตประจำวัน อย่างเช่น

• การเงิน: ธนาคารใช้ MLOps เพื่อสร้างโมเดลตรวจจับการทุจริต ช่วยให้เราจับโจรได้ก่อนที่จะขโมยเงินเราไป
• ช้อปปิ้ง: เว็บไซต์ขายของใช้ MLOps เพื่อสร้างระบบแนะนำสินค้าที่เราอาจจะชอบ ช่วยให้เราช้อปสนุกขึ้น
• โรงงาน ใช้ MLOps เพื่อสร้างระบบคาดการณ์ว่าเครื่องจักรจะเสียเมื่อไหร่ ช่วยให้ซ่อมเครื่องจักรได้ทันก่อนที่จะพัง
• โรงพยาบาล: โรงพยาบาลใช้ MLOps เพื่อสร้างระบบช่วยวินิจฉัยโรค ช่วยให้หมอวินิจฉัยได้แม่นยำมากขึ้น
• การเกษตร: เกษตรกรใช้ MLOps เพื่อสร้างระบบพยากรณ์อากาศ ช่วยให้วางแผนการเพาะปลูกได้ดีขึ้น

และนี่ก็คือ MLOps เทคโนโลยีสุดล้ำที่ช่วยให้ชีวิตเราง่ายขึ้น! ครั้งหน้าถ้าเจออะไรเจ๋งๆ ที่ใช้ Machine Learning อย่าลืมนึกถึง MLOps ผู้จัดการมือโปรที่อยู่เบื้องหลังกันนะ!

หากทุกท่านชอบเรื่องราว IT ที่สนุกแบบเจาะลึก อย่าลืมติดตาม Avery IT Tech ในทุก ๆ ช่องทางด้วยนะครับ เราจะนำเสนอเรื่องราว IT ที่เข้าใจง่าย สบาย ๆ แบบไม่มีเบื่อเลย Avery IT Tech “เพราะเรื่อง IT อยู่รอบ ๆ ตัวคุณ”