Eine neue Umfrage unter 200 in den USA ansässigen Entscheidungsträgern für maschinelles Lernen befasst sich mit den Trends, Chancen und Herausforderungen beim maschinellen Lernen und MLOps (Machine Learning Operations).
Die Studie von ClearML stellt fest, dass für 41 Prozent die größte Herausforderung ihrer MLOps-Plattform,-Tools oder-Stacks die Reibung bei der Verwendung von Tools mit anderen Technologien ist. Während 22 Prozent Vendor Lock – Schwierigkeiten beim Wechsel zu einem anderen Anbieter ohne erhebliche Kosten, Zeit oder Unterbrechungen – als die größte Herausforderung nennen.
“MLOps als neues und aufstrebendes Feld wird derzeit von fragmentierten Points dominiert Lösungen, die nur einen Bruchteil der Funktionalität bieten, die Unternehmen für kontinuierliches ML benötigen”, sagt Moses Guttmann, CEO und Mitbegründer von ClearML. „Diese Situation muss sich ändern. Ziel sollte es sein, die Fragmentierung zu verringern und umfassendere Lösungen bereitzustellen, die alle Anforderungen von MLOps erfüllen, um die Herausforderungen für ML-Praktiker zu minimieren und Milliarden von Dollar an Umsatzpotenzial für KI-und ML-Technologie freizusetzen.”
Weitere Schmerzpunkte, die von den Umfrageteilnehmern gemeldet wurden, sind zu hohe Preise (39 %), der Onboarding-Prozess, der zu lange dauert (35 %), und dass das Team die Lösung, für die es bezahlt hat, nicht verwendet (14 %). Außerdem geben 16 % der Befragten an, dass sie überhaupt keine Tools von Drittanbietern verwenden, sondern sich für intern erstellte Tools entscheiden.
Eine überwältigende Mehrheit der Befragten (92 %) gibt an, dass sie lieber eines verwenden würden einheitliche MLOps-Plattform, die alles kann, anstatt mehrere Halbplattformen und Punktlösungen als Teil eines MLOps-Stacks zu verwenden.
“ML-Entscheidungsträger sind bereit, in diesem Jahr mehr in MLOps zu investieren, aber laut unserer Umfrageergebnisse, suchen sie nach einer einheitlichen End-to-End-Plattform, anstatt die Ausgaben auf mehrere Einzellösungen zu verteilen”, fügt Guttmann hinzu. „Angesichts des wachsenden Interesses an der Realisierung von Geschäftswerten aus KI-und ML-Investitionen erwarten wir, dass die Nachfrage nach nahtloser All-in-One-Technologie die Einführung von MLOps vorantreiben wird.“
Die vollständiger Bericht ist auf der ClearML-Website verfügbar.
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