لماذا سوف تفوز التعقيد في قطاع عمليات التعلم الآلي

ليس هناك شك في أن عمليات التعلم الآلي (MLOps) هي قطاع ناشئ. يتوقع السوق أن يصل إلى 700 مليون دولار بحلول عام 2025 – أي ما يقرب من أربع مرات ما كان عليه في عام 2020.

然而، على الرغم من أن هذه الحلول تقنية الصوت والقوية، إلا أنها لم تنتج الإيرادات المتوقعة، مما أثار مخاوف بشأن النمو المستقبلي.

يمكنني فهم التشاؤم المحيط بهذا المجال، حيث قمت ببناء أدوات MLOps الداخلية خلال 20 عامًا من مسيرتي المهنية في شركة إدارة استثمارات مشهورة. وفي الآونة الأخيرة، قمت ب投資 في شركات بدء تشغيل MLOps، ولكنها كانت بطيئة في تحقيق مستوى الإيرادات الذي كنت أتوقعه. بناءً على تجاربي الإيجابية والسلبية مع MLOps، أفهم لماذا عانت هذه الشركات الناشئة ولماذا هي الآن في وضع جيد للنمو.

أدوات MLOps هي أساسية للشركات التي تعتمد نماذج وخوارزميات مدفوعة بالبيانات. إذا كنت تطوير برنامج، فإنك تحتاج إلى أدوات تتيح لك تشخيص ومتابعة المشاكل التي قد تسبب خسائر كبيرة في الإيرادات بسبب فشلها. نفس الشيء يطبق على الشركات التي تبني حلول مدفوعة بالبيانات. إذا لم تكن لديك أدوات MLOps الكافية لتقييم النماذج، ومراقبة البيانات، وتتبع الانحراف في معلمات النموذج والأداء، ومراقبة الأداء المتوقع مقابل الفعلي للنماذج، فمن المحتمل أنك لا يجب أن تستخدم النماذج في المهام الحرجة.

然而، الشركات التي تعتمد حلول مدفوعة بالتعلم الآلي دون معرفة عميقة وخبرة لا تعترف بضرورة الأدوات الأكثر تعقيدًا ولا تفهم قيمة التكامل التقني منخفض المستوى. إنها أكثر راحة مع الأدوات التي تعمل على الظواهر الخارجية، حتى لو كانت أقل فعالية، لأنها أقل غزوًا وتمثل تكلفة تبني وخطورة أقل إذا لم تنجح الأدوات.

على العكس من ذلك، الشركات التي لديها فرق تعلم آلي تمتلك معرفة أعمق وخبرة تعتقد أنها يمكن أن تبني هذه الأدوات داخليًا ولا تريد أن تتبنى حلولًا من طرف ثالث. بالإضافة إلى ذلك، لا يتم تحديد مشاكل الناتجة عن قصور أدوات MLOps دائمًا بسهولة أو تشخيصها – حيث تظهر كفشل في النمذجة مقابل فشل في العمليات. النتيجة هي أن الشركات التي تعتمد حلول مدفوعة بالتعلم الآلي، سواء كانت متقدمة تقنيًا أو غير متمرسة، كانت بطيئة في تبنيها.

لكن الأشياء بدأت تتغير. الشركات الآن تعترف بقيمة أدوات MLOps المتقدمة والمتكاملة深. إما أنها قد واجهت مشاكل ناتجة عن عدم وجود هذه الأدوات أو أنها رأت منافسيها يعانون من غيابها في العديد من الفشلات العالية الإشراق، وتعلم الآن عن حلول MLOps الأكثر تعقيدًا.

الشركات التي نجت من شتاء الإيرادات حتى الآن يجب أن تشهد ذوبان السوق وزيادة في فرص البيع.

الشركات التي تبيع حلولًا سطحية سوف تبدأ في خسارة الأعمال لصالح حلول أكثر تكاملًا وأصعب في الفهم والتبني، ولكنها توفر المزيد من خدمات المراقبة والتصحيح والتصحيح لعملائها. يجب على مطورو برامج MLOps أن يحافظوا على الإيمان ببناء برامج قوية تحل المشاكل بطريقة أعمق وأكثر شمولاً سوف تفوز في النهاية على الحلول البسيطة التي توفر مكافآت فورية ولكنها لا تحل المشاكل الكاملة التي يواجهها عملاؤهم.