MLOps projetados para atingir US$ 5,9 bilhões até 2027

Mercado de MLOps experimentará um crescimento sem precedentes e atingirá US$ 5,9 bilhões até 2027

A incorporação do aprendizado de máquina (ML) nos procedimentos operacionais no setor de TI em rápido desenvolvimento deu origem a uma nova disciplina chamada MLOps. Com um aceno de cabeça para DevOps, o MLOps busca padronizar e otimizar o desenvolvimento do modelo de ML e o ciclo de vida de implantação. Com mais empresas percebendo o potencial do MLOps para aumentar a produtividade e a eficiência, o Setor de TI está passando por uma mudança de paradigma, como pode ser visto em sua ascensão. Devido à crescente aceitação aprendizado de máquina métodos em vários setores de negócios de TI, o Tamanho do mercado MLOps espera-se que experimente uma expansão considerável nos próximos anos.

Tendências de mercado de MLOps

O processo de desenvolvimento e implementação de aplicativos de aprendizado de máquina (ML) usando conceitos e metodologias DevOps é conhecido como MLOps. O objetivo é automatizar e simplificar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde o treinamento de modelos e preparação de dados até governança e monitoramento. À medida que mais empresas usam aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) para melhorar os resultados de negócios e a experiência do cliente, os MLOps estão se tornando cada vez mais populares. A seguir estão algumas tendências do mercado de MLOps ultimamente:

Necessidade crescente de soluções MLOps sem servidor e baseadas em nuvem que forneçam economia, escalabilidade e flexibilidade.

Um número crescente de setores industriais, incluindo saúde, bancos, varejo, telecomunicações e manufatura, estão usando MLOps.

A necessidade crescente de soluções MLOps que abordem as dificuldades e complexidades dos modelos de aprendizado de máquina, incluindo integridade de dados, controle de versão, repetibilidade, segurança e governança.

A crescente fusão de MLOps com outras tecnologias, como IA explicável, computação de ponta e AutoML

Principais empresas de MLOps

As plataformas e soluções MLOps estão amplamente disponíveis em muitas organizações, seja como itens independentes ou como componentes de suas ofertas maiores de IA/ML. Entre as principais empresas de MLOps estão:

Amazon Web Services (AWS): A AWS oferece uma plataforma MLOps completa chamada Amazon SageMaker, que permite aos clientes criar, treinar, aplicar e supervisionar modelos de machine learning na nuvem.

Microsoft Azure: O Azure fornece uma plataforma MLOps baseada em nuvem chamada Azure Machine Learning, que cobre todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde a entrada e experimentação de dados até a implantação e monitoramento.

Google Cloud Platform (GCP): A Vertex AI, uma plataforma única de MLOps oferecida pelo GCP, facilita a criação e a manutenção de modelos de machine learning no Google Cloud.

Algoritmo: Este negócio de MLOps se concentra na implantação e gerenciamento de modelos de ML em larga escala, com recursos como catálogo de modelos, controle de versão, segurança e governança.

DadosRobô: Esta startup MLOps fornece uma plataforma ponta a ponta de aprendizado de máquina automatizado que inclui recursos como preparação de dados, construção de modelo, implantação e monitoramento.

Blocos de dados: Databricks é uma empresa de MLOps que fornece uma plataforma única para dados e IA, incluindo ferramentas para gerenciar o ciclo de vida de ML, incluindo MLflow, Delta Lake e Spark.

Como os MLOps alteraram o aprendizado de máquina

O assunto do aprendizado de máquina (ML) passou por uma tremenda transformação por causa dos MLOps, ou operações de aprendizado de máquina. Ele trouxe um conjunto de procedimentos que agilizam e automatizam instalações e fluxos de trabalho de ML. Foi assim que o MLOps mudou o aprendizado de máquina:

1. Integração de Desenvolvimento e Operações: MLOps integra a implantação e operações de sistemas de ML com o desenvolvimento de aplicativos de ML. Isso indica que ele combina as etapas envolvidas na criação de modelos de aprendizado de máquina e na implementação deles em aplicações do mundo real.

2. Automação e Padronização: Criação de modelos, testes, integração, lançamento e gerenciamento de infraestrutura são apenas algumas das tarefas do ciclo de vida de ML que o MLOps auxilia na automatização e padronização. Isso resulta em fluxos de trabalho de ML mais confiáveis ​​e eficientes.

3. Integração e entrega contínuas: Em um ambiente de integração e entrega contínua (CI/CD), o MLOps lida com ativos de aprendizado de máquina da mesma forma que outros ativos de software. Isso implica que, como parte de um único processo de lançamento, os modelos de ML são implantados juntamente com os aplicativos e serviços que utilizam.

4. Controle de versão: O MLOps monitora as modificações feitas nos ativos de ML para que os resultados possam ser duplicados e, se necessário, revertidos para iterações anteriores. Como resultado, o treinamento do modelo de ML agora é auditável e repetível.

5. Reprodutibilidade: O MLOps destaca a importância da reprodutibilidade em um fluxo de trabalho de ML em cada estágio, desde a implantação de modelos de ML até o processamento de dados.

O aprendizado de máquina mudou como resultado da aplicação dessas técnicas por MLOps, que simplificaram o desenvolvimento, a implantação e a manutenção de modelos de ML em ambientes do mundo real.

Tamanho estimado do mercado futuro de MLOps

A crescente procura e utilização de soluções de ML e IA em todos os setores e geografias provavelmente impulsionará o tamanho do mercado mundial de MLOps para um crescimento considerável nos próximos anos, de acordo com várias publicações de pesquisa de mercado. Entre as aproximações estão:

O tamanho do mercado global de MLOps foi estimado pela Grand View Research em US$ 1,19 bilhão em 2022, e o mercado deverá aumentar a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 39,7% entre 2023 e 2030.

O tamanho do mercado global de MLOps foi estimado pela Allied Market Research em US$ 1,4 bilhão em 2022 e deverá se expandir a um CAGR de 39,3% de 2023 a 2032, atingindo US$ 37,4 bilhões nessa época.

O mercado mundial de MLOps deverá atingir US$ 13,11 bilhões até 2028, demonstrando uma taxa de crescimento (CAGR) de 43,06% entre 2023 e 2028, segundo o Grupo IMARC. O mercado foi avaliado em US$ 1,52 bilhão em 2022.

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