Yapay zekâ sözlüğü
İleri düzey
MLOps
Machine Learning Operations (MLOps)
29.08.2026 tarihinde güncellendi
Makine öğrenmesi modellerini güvenilir biçimde geliştirme, dağıtma, izleme ve güncelleme disiplinidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiMLOps, modelin laboratuvar ortamından üretime taşınması ve üretimde sağlıklı kalması için süreçleri standartlaştırır. Veri ve model sürümleme, deney takibi, otomatik test, model kayıt defteri, CI/CD, özellik hattı, izleme ve geri alma birlikte tasarlanır. Sadece servis çalışma süresi değil, veri kayması ve tahmin kalitesi de takip edilir.
Çalışma mantığı: Veri doğrulama ve eğitim pipelineı çalışır, aday model ölçülür, onaylanan sürüm dağıtılır ve üretim sinyalleriyle yeniden eğitim tetiklenir.
Kullanım alanları: Kurumsal tahmin, öneri, sınıflandırma, görüntü işleme ve dil modeli servislerinde kullanılır.
Sınırlılıklar: Veri bağımlılıkları, maliyet, izleme kör noktaları ve yeniden üretilebilirlik sorunları operasyonu zorlaştırabilir.
Çalışma mantığı: Veri doğrulama ve eğitim pipelineı çalışır, aday model ölçülür, onaylanan sürüm dağıtılır ve üretim sinyalleriyle yeniden eğitim tetiklenir.
Kullanım alanları: Kurumsal tahmin, öneri, sınıflandırma, görüntü işleme ve dil modeli servislerinde kullanılır.
Sınırlılıklar: Veri bağımlılıkları, maliyet, izleme kör noktaları ve yeniden üretilebilirlik sorunları operasyonu zorlaştırabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaMakine öğrenmesi modellerinin veri hazırlama, eğitim, sürümleme, dağıtım, izleme ve geri alma süreçlerini yazılım operasyonlarıyla birleştiren uygulama alanıdır.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir ekip veri seti ve model sürümlerini kaydeder, her committe test çalıştırır, modeli staging ortamında değerlendirir ve performans düştüğünde önceki sürüme döner.