لماذا سينتصر التطور في قطاع عمليات التعلم الآلي

ليس هناك شك في أن عمليات التعلم الآلي (MLOps) هي قطاع مزدهر. السوق هو من المتوقع أن يصل إلى 700 مليون دولار بحلول عام 2025 - ما يقرب من أربعة أضعاف ما كان عليه في عام 2020. 

ومع ذلك ، على الرغم من أن هذه الحلول سليمة وقوية من الناحية الفنية ، إلا أنها لم تحقق الإيرادات المتوقعة ، مما أثار مخاوف بشأن النمو المستقبلي. 

أستطيع أن أفهم التشاؤم المحيط بالفضاء ، حيث أمضيت السنوات العشرين الأولى من حياتي المهنية في بناء أدوات MLOps الداخلية بفعالية في شركة إدارة استثمار مرموقة. في الآونة الأخيرة، لقد استثمرت في الشركات الناشئة MLOps ، لكنها كانت بطيئة في تحقيق مستوى الإيرادات الذي كنت أتوقعه. استنادًا إلى كل من تجاربي الإيجابية والسلبية مع MLOps ، أفهم سبب معاناة هذه الشركات الناشئة ولماذا هي الآن مستعدة للنمو.

تعد أدوات MLOps ضرورية للشركات التي تنشر النماذج والخوارزميات التي تعتمد على البيانات. إذا قمت بتطوير برنامج ، فأنت بحاجة إلى أدوات تسمح لك بتشخيص وتوقع المشاكل مع البرامج التي قد تتسبب في خسارة إيرادات كبيرة بسبب فشلها. وينطبق الشيء نفسه على الشركات التي تبني حلولًا تعتمد على البيانات. إذا لم يكن لديك أدوات MLOps كافية لتقييم النماذج ومراقبة البيانات وتتبع الانجراف في معلمات النموذج والأداء وتتبع الأداء المتوقع مقابل الأداء الفعلي للنماذج ، فمن المحتمل ألا تستخدم النماذج في المهام الحاسمة للإنتاج. 

ومع ذلك ، فإن الشركات التي تنشر حلولاً تعتمد على تعلم الآلة بدون معرفة وخبرة عميقة لا تدرك الحاجة إلى أدوات أكثر تعقيدًا ولا تفهم قيمة التكامل التقني منخفض المستوى. إنهم أكثر ارتياحًا مع الأدوات التي تعمل على العوامل الخارجية ، حتى لو كانت أقل فاعلية ، لأنها أقل تدخلاً وتمثل تكلفة ومخاطر اعتماد أقل إذا لم تنجح الأدوات. 

على العكس من ذلك ، تعتقد الشركات التي لديها فرق تعلم الآلة التي تمتلك معرفة وخبرة أعمق أن بإمكانها بناء هذه الأدوات داخل الشركة ولا ترغب في اعتماد حلول من جهات خارجية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن المشكلات التي تنتج عن عيوب أدوات MLOps ليس من السهل دائمًا تحديدها أو تشخيصها — تظهر على أنها فشل في النمذجة مقابل فشل العمليات. والنتيجة هي أن الشركات التي تنشر الحلول القائمة على ML ، سواء كانت متطورة تقنيًا أو عديمة الخبرة ، كانت بطيئة في تبنيها.

لكن الأمور بدأت تتغير. تدرك الشركات الآن قيمة أدوات MLOps المتطورة والمتكاملة بعمق. إما أنهم واجهوا مشاكل ناتجة عن عدم امتلاك هذه الأدوات أو رأوا منافسين يعانون من غيابهم في العديد من الإخفاقات البارزة ، وهم الآن مجبرون على التعرف على حلول MLOps الأكثر تعقيدًا. 

يجب أن تشهد شركات MLOps التي نجت من شتاء الإيرادات حتى الآن ذوبان الجليد في السوق ونموًا في فرص المبيعات. 

ستبدأ الشركات التي تبيع الحلول السطحية في خسارة أعمالها بسبب حلول أكثر تكاملاً يصعب فهمها واعتمادها ، ولكنها توفر المزيد من خدمات المراقبة والتصحيح والمعالجة لعملائها. يجب أن يحافظ مطورو برامج MLOps على إيمانهم بأن بناء برامج قوية تحل المشكلات بطريقة أعمق وأكثر شمولًا سيفوز على المدى الطويل بالحلول البسيطة التي تعطي مكافآت فورية ولكنها لا تحل النطاق الكامل للمشاكل التي يواجهها عملاؤهم.