Makine öğrenimi işlemleri anlamına gelen MLOps, makine öğrenimi modellerinin güvenilir ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlayan bir paradigmadır. Bu terim makine öğrenimi anlamına gelen “Machine Learning” ile yazılım geliştirme anlamına gelen “DEVOps”un birleşiminden oluşmaktadır. Genel bir ifade ile makine öğrenimleri operasyonları olarak bilinmektedir. MLOps, veri bilimciler, yazılım mühendisleri ve BT’nin iş birliğine dayalı bir süreç olup bu üç noktanın kesiştiği alanı ifade etmektedir. Buna bağlı olarak da makine öğrenimi modeli geliştirmeyi, ayarlamayı eğitmeyi ve dağıtmayı içermektedir. Bu süreç üç temel ilke üzerinden ilerlemektedir. Bunlar yapılan modelin ölçeklenebilir, işbirlikçi ve tekrarlanabilir olmasıdır. MLOps, makine öğrenim modellerinin üretilmesi sürecinde her bir yeni sürüme yeni bir bakış açısı getiren bir sistemdir. Günümüz de pek çok sektörde kullanılan MLOps yaklaşımı mağaza stoklarını tahmin etmede, hava yollarının sitelerinde kullanıcılar göre özelleştirilmiş fırsatlar sunmaya kadar geniş bir kullanımı bulunmaktadır. Yapay zeka çözümleri oluşturmaya da yardımcı olan bu yaklaşım ile veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri makine öğrenimi modellerinin (ML) uygun şekillerde izlenmesi, doğrulanması, yönetilmesini sağlayarak entegrasyon ve devreye alma uygulamalarını kullanarak işbirliği yapılabilir ve model geliştirmeyi hızlandırabilmektedir.
MLOps yaklaşımı ile makine öğrenimi sistemlerinin geliştirilebilmesine yönelik birçok uygulama ve yaşam döngüsü oluşturulabilmektedir. Bu süreç araştırma, geliştirme, operasyonlar ve uygulama şeklinde ilerlemektedir. MLOps yaklaşımı, makine öğrenimi süreçleri hakkında beyin fırtınası yapma, süreçleri geliştirme, yönetme ve pratikleştirmeyi mümkün kılar. Birçok projeye rehberlik edebilecek yenilenebilir süreçlere sahip olan MLOps yardımcı olmaktadır. Bu yaklaşım değişen iş ver süreçlerin daha hızlı entegre olmasını sağlar. Böylece işlere bağlı olarak verimliliği ve otomasyonu arttırabilmektedir. Gereksiz maliyetlerin ortadan kalkmasını sağlar. Yani şirketleri iletişim faaliyetlerinin düzenlenmesine yardımcı olarak maliyet hatalarının önüne geçer. Bununla birlikte iş birliğine odaklanan MLOps, bir görevin departmanlar arasında doğru bir şekilde aktarılmasına yardımcı olmaktadır. Tüm bunların yanında şirket içi iletişimi iyileştirme, işleri otomatikleştirme gibi işlemlere sağladığı faydalar ile dağıtım ve uygulamayı kolaylaştırmaktadır. Veri bilimci ve şirket yöneticileri tarafından süreçlerin sorunsuz bir şekilde yürütülebilmesini destelemektedir.