有無AutoML及MLOps的差別?
Posted On 2022 年 4 月 6 日
什麼是自動化學習AutoML和MLOps?
當程式學習發展到一個階段，我們對電腦的想像不限於僅能執行編譯好的程式，更要能根據實際狀況作出彈性化的調整，這時機器學習與人工智慧的時代來了，機器學習能夠在資料基礎上，做出預測、判斷，減少了因人工因素產生的誤判跟偏離，但一個好的機器學習工程師需要經過漫長的學習跟掌握多樣的技能，因此能夠自動化學習的AutoML和MLOps在市場熱門起來，Google與Microsoft等大廠都有投入相關運用。
AutoML :
全名Automated machine learning，顧名思義就是讓機器學習解決問題的過程自動化，以此來降低此過程中需要特定知識的入門門檻。
AutoML是什麼?
一般來說，機器學習模型的建構過程需要先經過收集資料、準備數據到調整參數等多個繁瑣的步驟，AutoML的出現，將科學家與開發人員從這些耗時費力的流程中解脫出來，其優點如下：
節省模型建置時間：
傳統的機器學習需要經過人工手動測試模型與調整參數以針對特定問題來取得最佳模型。
AutoML能做到從資料傳輸到訓練模型，自動為需求設置好最佳神經網路架構，節省調整與測試的時間。彌補技術人才不足：
培養機器學習的技能耗時費力，AutoML將可以通過自動化的方式來快速構建相關模型，減少對知識與技能的需求。具有擴展性，改善疊代問題：
若資料增加與更新，則既有的模型需要重新調整與學習，AutoML改善這一狀況，某些新興的機器學習能夠模仿特定的人類學習過程，減少疊代耗費的相關成本。減少機器學習的算法錯誤：
通過減少因偏見或是人為因素產生的預測不確定性，產出更好的算法模型來協助創新應用。
基於以上的優點AutoML除了可以應用在機器學習的典型需求如時間序列預測、特徵分析等，更可適用於企業的業務場景需求，以資料基礎改善策略與營運模型。
AutoML可以做哪些事情
與一般機器學習模型的開發過程進行比較，AutoML可實現機器學習流程的以下幾個步驟：
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對資料進行預先處理
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提供適當功能與模型進行選擇
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最佳化模型超參數
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對機器學習模型進行後處理
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嚴格分析所得結果
上述功能主要是為了對沒有專業機器學習知識的基礎使用者提供，但除此之外AutoML也有面向專業人士的工具提供：
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執行深層的架構搜尋
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分析超參數的重要性
在這些功能基礎下，AutoML能在企業成長的短中長期，提供能量持續創新，降低營運風險，例如：零售商能以AutoML支援銷售需求，進行物流、人力等的預測與安排，提供即時到貨、庫存最佳化的方案，零死角達到客戶體驗的提升。即使是內部組織如人事、採購等，AutoML也能支援多元化的應用發展。
MLOps是什麼?
MLOps(Machine Learning Operation，機器學習運營化)的功用是將機器學習方法和技術轉化為解決業務問題的方法，類似概念是DevOps，用於簡化軟體交付與架構變更的過程，讓發布能夠更加快速。
事實上MLOps是機器學習、DevOps與資料工程的集合概念，除了能自動化流程節省成本，也提高模型的品質，避免在更換環境過程中產生變化，同時還關注業務和監管需求，因此企業採用MLOps的優勢在於：
通過強大的機器學習生命週期管理，快速創新：
與企業中台目標相似，透過可複製的機器學習過程與模型，來為企業彈性的快速進行創新。創建可重複的工作流程和模型：
減少模型在人工疊代時產生變化造成的影響，以可複制的學習過程與模型提供企業運用的彈性需求。在任何位置輕鬆部署高精度模型：
運用託管與部署方式將模型從測試環境遷移到應用環境，減少再次部屬的流程。
有效管理整個機器學習生命週期：
簡化訓練和模型部署管線，使用CI/CD簡化再訓練，也能將機器學習模型輕鬆建立到現有的發布流程。機器學習的資源管理系統與控制：
跟踪模型的版本歷史與來源便於進行監管，同時也為資源設置計算配額，並執行相對應策略以確保模型是符合安全、隱私的要求。
MLOps :
是Machine Learning +DEV(Development)+OPS(Operations)的組合，嘗試將一個包含機器學習的專案流程，從模型開發到軟體開發，最後到系統持續運行的生命週期串接起來。
MLOps可以做哪些事情
MLOps 再加上DevOps的概念後，讓機器學習的生命週期有一個完整的Pipeline管理，可以當作是DevOps 的延伸，涵蓋了DevOps基礎需求包含版本控制、整合等，更增加了資料集處理與機器學習如模型訓練、演算法的元素在其中。
MLOps與DevOps核心概念都是為了團隊合作服務，讓開發運作的流程能夠順暢、自動化，團隊間更為緊密。因此MLOps能做到對機械學習在解決問題與開發過程中的管控，包含模型訓練的歷史，確保執行環境的一致性等多種監控。
偉康科技DataRobot解決方案將AutoML與用於大規模開發和部署機器學習模型的MLOps方法和框架相結合，幫助企業組織實現各場景的AI智能自主化。
有無AutoML及MLOps的影響
過去在沒有AutoML與MLOps的導入下，公司想發展機器學習與AI作為公司決策基礎就需要組件一個專門的團隊，包含機器學習工程師、資料科學專家，程式開發工程師等專門人員，甚至可能還要有專門的人負責對基礎資料進行整理、劃分，成本耗費巨大。
但是AutoML與MLOps的發展，讓狀況獲得改善，各部門自己就能夠運用資料基礎，進行最小成本使用，創新業務場景應用。
偉康科技DataRobot解決方案，支援多元資料格式與模型，產出多種經過真實應用案例的創新應用模型，打造企業等級跨部門組織的AI平台，MLOPs讓模型可立即上線營運進行預測，加速專案進展，持續性的監控與改善現有模型效能，同時不斷追蹤服務之健康度與準確度做到生命週期管理，在嚴密的監控下，確保每個模型的部屬都是在合規狀態進行，降低風險，最終將能夠幫助企業內部實現技術、組織、文化一體的AI文化，增加企業數位資產的價值。
如果說雲端化是現在企業邁向數位轉型的重點之一，那未來有沒有導入AutoML與MLOps來策動企業以資料為基礎做出決策，幫助內部團隊以最小成本進行創新，將會是對一間企業發展AI智能化的重要評斷標準。
偉康科技，提供以雲端服務、智能數據、資安技術為核心的數位轉型解決方案，有效解決企業資料治理的難題。
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