MLOps به فرآیندهای مدیریت، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین اشاره دارد. این رویکرد به تیم‌ها کمک می‌کند تا مدل‌های یادگیری ماشین را به طور مؤثرتر توسعه، آزمایش و پیاده‌سازی کنند. MLOps شامل موارد زیر است:

• مدیریت چرخه عمر مدل: از توسعه تا استقرار و نگهداری.
• خودکارسازی فرآیندها: کاهش خطاها و افزایش کارایی در توسعه و استقرار مدل‌ها.
• همکاری بین تیم‌ها: تسهیل ارتباط بین تیم‌های داده و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار.

چرا یادگیری  MLOps ضروری است؟

1. افزایش تقاضا: با رشد روزافزون داده‌ها و نیاز به تحلیل آن‌ها، مهارت‌های MLOps در بازار کار بسیار مورد تقاضا است.
2. بهبود کارایی: یادگیری این مفاهیم به افراد کمک می‌کند تا در کارهای خود کارآمدتر و مؤثرتر عمل کنند.
3. رقابت‌پذیری: سازمان‌هایی که از  MLOps بهره می‌برند، می‌توانند در بازار رقابتی بهتر عمل کنند و به نوآوری‌های بیشتری دست یابند.

در نتیجه، یادگیری MLOps نه تنها به توسعه فردی کمک می‌کند، بلکه برای سازمان‌ها نیز مزایای قابل توجهی به همراه دارد.