Prestaties blijven volgen
Monitoring maakt zichtbaar of een oplossing nog functioneert zoals bedoeld.
MLOps
Breng machine-learningmodellen beheersbaar van ontwikkeling naar dagelijks gebruik.
Een model kan in een test goed presteren en later achteruitgaan doordat data of context verandert. Zonder monitoring en versiebeheer blijft dat vaak onzichtbaar. MLOps organiseert ontwikkeling, deployment, monitoring en onderhoud rond machine-learningmodellen.
Van losse mogelijkheid naar bruikbare toepassing
De toepassing krijgt pas betekenis wanneer deze aansluit op een concrete taak en op de informatie die daarvoor beschikbaar is.
De inrichting groeit mee met de complexiteit en het risico van de toepassing. Daarom bepalen we vooraf wat de oplossing wel en niet moet doen, hoe de uitkomst wordt gecontroleerd en wie verantwoordelijk blijft.
Wat het oplevert
Veranderingen tijdig oppakken
Wijzigingen in data, modellen of systemen kunnen gericht worden beoordeeld.
Duidelijk beheer
Afspraken leggen vast wie verantwoordelijk is en hoe incidenten en verbeteringen worden behandeld.
Onze aanpak
-
Belang en risico bepalen
We stellen vast hoe kritisch de oplossing is voor de organisatie.
-
Beheerafspraken maken
We leggen verantwoordelijkheden, indicatoren en opvolging vast.
-
Monitoring inrichten
We volgen relevante prestaties, data en operationele signalen.
-
Incidenten en wijzigingen behandelen
We organiseren herstel en beoordeling van veranderingen.
-
Gericht doorontwikkelen
We verbeteren de oplossing op basis van gebruik en meetbare behoefte.
Aansluitend op jouw organisatie
Deze service is relevant voor organisaties die machinelearningmodellen in productie gebruiken. De precieze inrichting hangt af van het proces, de beschikbare data en de risico's van de toepassing.
We beginnen daarom met een afgebakende toepassing en breiden alleen uit wanneer de eerste inrichting in de praktijk werkt.
Andere oplossingen
Eén dataplatform voor versnipperde bronnenBreng data uit losse systemen samen op één plek waar iedereen dezelfde cijfers ziet.
Dashboard voor de dagelijkse bedrijfsvoeringZie op één scherm hoe het ervoor staat, zonder eerst rapportages te bouwen.
Voorspellen wanneer onderhoud nodig isOnderhoud plannen op basis van wat de data zegt, niet op een vaste kalender.
Veelgestelde vragen
Deze service richt zich op het volgende vraagstuk: mLOps organiseert ontwikkeling, deployment, monitoring en onderhoud rond machine-learningmodellen. De precieze werking hangt af van het proces en de beschikbare data.
De service kan relevant zijn voor organisaties die machinelearningmodellen in productie gebruiken. Een concrete behoefte en bruikbare informatie zijn belangrijker dan de omvang van de organisatie.
Dat hangt af van de gekozen toepassing. We beginnen bij de vraag die moet worden ondersteund en bepalen daarna welke gegevens of bronnen daarvoor noodzakelijk en geschikt zijn.
Nee. Voor vaste, voorspelbare taken kan reguliere automatisering voldoende zijn. We kiezen het eenvoudigste middel dat het vraagstuk goed ondersteunt en voegen alleen complexiteit toe wanneer dat nodig is.
We bakenen de toepassing af, toetsen de uitkomsten met gebruikers en richten passende controle in. Na ingebruikname volgen we de werking en passen we de oplossing aan wanneer data, gebruik of context verandert.
Ontdek wat mlops voor jouw organisatie kan betekenen
Wil je onderzoeken waar mlops een logisch startpunt heeft? We brengen het vraagstuk, de beschikbare informatie en de randvoorwaarden samen in kaart.