MLOps
MLOps (Machine Learning Ops) draait om het bouwen van de infrastructuur en de lifecycle rondom een Machine Learning model. Het zorgt ervoor dat modellen efficiënt worden ontwikkeld, beheerd en geïmplementeerd in een productieomgeving, met oog voor schaalbaarheid, betrouwbaarheid en transparantie.
Waarom is MLOps essentieel?
De data science-markt evolueert snel. Steeds meer organisaties erkennen de kracht van datagedreven werken en investeren in goed gestructureerde data-opslag. Het ontwikkelen van machine learning-modellen is één ding, maar de implementatie ervan in productie blijkt vaak een uitdaging. Modellen zijn zelden direct inzetbaar (plug & play) en vereisen zorgvuldig beheer.
Belangrijke aspecten zoals reproduceerbaarheid, governance, uitlegbaarheid en efficiëntie spelen hierbij een cruciale rol. Bovendien versterkt de Europese AI Act de noodzaak om machine learning-processen transparanter en beter beheersbaar te maken.
Met een goed ingerichte MLOps-werkwijze profiteer je van:
- Betrouwbare en efficiënte implementatie van machine learning-oplossingen.
- Reproduceerbare en uitlegbare modellen en voorspellingen.
- Continue monitoring en prestatiebewaking van modellen in productie.
MLOps infrastructuur & lifecycle
MLOps draait om het inrichten van de infrastructuur & lifecycle rondom een ML-model. Zo kunnen deze modellen efficiënt worden beheerd, waarbij de modellen betrouwbaar kunnen presteren en tegelijkertijd ook reproduceerbare & inzichtelijke voorspellingen produceren. Belangrijke MLOps-componenten zijn onder andere:
- Experiment Tracking – Voor het bijhouden en vergelijken van modelprestaties.
- Data versioning – Om te garanderen dat modellen werken met de juiste datasets en om de dataset te kunnen herleiden.
- CI/CD voor machine learning – Geautomatiseerde pipelines voor modelontwikkeling en deployment.
- Monitoring & drift detection – Voortdurend inzicht in modelkwaliteit en afwijkingen.
- Explainability – Transparantie in modelbeslissingen en interpretatie.
Technische details
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
Medium length section heading goes here
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat.
Medium length section heading goes here
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat.
Medium length section heading goes here
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat.
Medium length section heading goes here
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat.
Blogs over MLOps,
Lees hier onze laatste blogs over data strategy, data engineering en data science & AI.
Machine learning (ML) stopt niet bij het ontwikkelen van een model—dat is eigenlijk pas het begin. Veel organisaties focussen vooral op het…
Implementeren van MLOps MLOps is een relatief jonge term die de laatste tijd steeds vaker opduikt. En niet voor niks! Gezien de…
Wat wil jij dat data doet?
