論文の概要: A Preliminary Investigation of MLOps: Initial Insights into Developer Perception and Adoption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00463v1
- Date: Thu, 1 Aug 2024 11:08:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-04 20:56:07.826135
- Title: A Preliminary Investigation of MLOps: Initial Insights into Developer Perception and Adoption
- Title（参考訳）: MLOpsに関する予備調査: 開発者の認識と採用に対する最初の視点
- Authors: Sergio Moreschi, David Hästbacka, Andrea Janes, Valentina Lenarduzzi, Davide Taibi,
- Abstract要約: MLOps(Machine Learning and Operations)ガイドラインがこの分野の主要なリファレンスとして登場した。
MLOpsガイドラインの導入にも拘わらず、その実装には懐疑論の程度がある。
この研究は、MLOpsとその機械学習におけるイノベーションの次のフェーズへの影響について、より深い洞察を提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.777475640906404
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The accelerated adoption of AI-based software demands precise development guidelines to guarantee reliability, scalability, and ethical compliance. MLOps (Machine Learning and Operations) guidelines have emerged as the principal reference in this field, paving the way for the development of high-level automated tools and applications. Despite the introduction of MLOps guidelines, there is still a degree of skepticism surrounding their implementation, with a gradual adoption rate across many companies. In certain instances, a lack of awareness about MLOps has resulted in organizations adopting similar approaches unintentionally, frequently without a comprehensive understanding of the associated best practices and principles. The objective of this study is to gain insight into the actual adoption of MLOps (or comparable) guidelines in different business contexts. To this end, we surveyed practitioners representing a range of business environments to understand how MLOps is adopted and perceived in their companies. The results of this survey also shed light on other pertinent aspects related to the advantages and challenges of these guidelines, the learning curve associated with them, and the future trends that can be derived from this information. This study aims to provide deeper insight into MLOps and its impact on the next phase of innovation in machine learning. By doing so, we aim to lay the foundation for more efficient, reliable, and creative AI applications in the future.
- Abstract（参考訳）: AIベースのソフトウェアの採用の加速は、信頼性、スケーラビリティ、倫理的コンプライアンスを保証するために、正確な開発ガイドラインを要求する。
MLOps(Machine Learning and Operations)ガイドラインがこの分野で主要な参照として現れ、ハイレベルな自動化ツールやアプリケーションの開発への道を開いた。
MLOpsガイドラインの導入にもかかわらず、その実装を取り巻く懐疑論の程度は依然として存在し、多くの企業で徐々に採用が進んでいる。
MLOpsに対する意識の欠如は、同じアプローチを意図せず、頻繁に採用する組織に、関連するベストプラクティスや原則に関する包括的な理解が欠如している場合もあります。
本研究の目的は,さまざまなビジネスコンテキストにおけるMLOps(あるいはそれに匹敵する)ガイドラインの実際の採用に関する洞察を得ることである。
この目的のために、MLOpsが企業でどのように採用され、認識されているかを理解するために、さまざまなビジネス環境を代表する実践者を調査しました。
この調査の結果は、これらのガイドラインの利点と課題、それらに関連する学習曲線、およびこれらの情報から導出できる今後のトレンドに関連する他の関連する側面にも光を当てた。
この研究は、MLOpsとその機械学習におけるイノベーションの次のフェーズへの影響について、より深い洞察を提供することを目的としている。
そうすることで、将来的にはより効率的で信頼性があり、クリエイティブなAIアプリケーションの基礎を築くことを目指しています。
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