論文の概要: Challenges and Experiences of Iranian Developers with MLOps at
Enterprise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12281v1
- Date: Mon, 19 Feb 2024 16:48:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-20 15:19:50.280519
- Title: Challenges and Experiences of Iranian Developers with MLOps at
Enterprise
- Title（参考訳）: 企業におけるmlopsによるイラン開発者の挑戦と経験
- Authors: Mohammad Heydari, Zahra Rezvani
- Abstract要約: 本研究では、イランの開発者がエンタープライズ環境でMLOpsパラダイムを実装する際の課題と経験について考察する。
我々は、主要な技術企業で使われている最も人気のあるMLOpsツールについてレビューする。
この結果から、データ品質の問題、リソース不足、モデルデプロイメントの難しさが、実践者が直面している主な課題であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data is becoming more complex, and so are the approaches designed to process
it. Enterprises have access to more data than ever, but many still struggle to
glean the full potential of insights from what they have. This research
explores the challenges and experiences of Iranian developers in implementing
the MLOps paradigm within enterprise settings. MLOps, or Machine Learning
Operations, is a discipline focused on automating the continuous delivery of
machine learning models. In this study, we review the most popular MLOps tools
used by leading technology enterprises. Additionally, we present the results of
a questionnaire answered by over 110 Iranian Machine Learning experts and
Software Developers, shedding light on MLOps tools and the primary obstacles
faced. The findings reveal that data quality problems, a lack of resources, and
difficulties in model deployment are among the primary challenges faced by
practitioners. Collaboration between ML, DevOps, Ops, and Science teams is seen
as a pivotal challenge in implementing MLOps effectively.
- Abstract（参考訳）: データはさらに複雑になってきており、それを処理するために設計されたアプローチもそうである。
企業はこれまでにないほど多くのデータにアクセスできるが、多くは自分の持っているものから完全な洞察を得るのに苦労している。
この研究は、イランの開発者が企業設定でmlopsパラダイムを実装する際の課題と経験を探求するものだ。
MLOps(Machine Learning Operations)は、機械学習モデルの継続的デリバリを自動化することに焦点を当てた分野である。
本研究では,大手テクノロジー企業が採用するmlopsツールについて概説する。
さらに,110名を超えるイランの機械学習専門家とソフトウェア開発者を対象に,mlopsツールと直面する主な障害について質問紙調査を行った。
この結果から、データ品質の問題、リソース不足、モデルデプロイメントの難しさが、実践者が直面している主な課題であることがわかった。
MLOpsを効果的に実装する上で、ML、DevOps、Ops、Scienceチームのコラボレーションは重要な課題だと考えられている。
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