Mengenal MLOps dan Dampaknya dalam Pengembangan Kecerdasan Buatan

Hi, Coders! Apakah kamu sedang merasa penasaran tentang MLOps? Atau … kamu sedang menguliknya lebih dalam? Nah, artikel ini akan menyuguhkan berbagai informasi tentang MLOps, salah satu sistem yang umum dipakai dalam pengembangan machine learning (ML).

Apa Itu MLOps?

Langsung saja kita mulai artikel ini dengan pembahasan mendasar terkait MLOps. Bayangkan sebuah perusahaan teknologi yang memiliki tim machine learning atau data scientist di dalamnya. Sehari-hari, mereka membuat dan mengembangkan model machine learning (ML) untuk pengembangan teknologi di perusahaan tersebut.

Namun, apakah model-model ML tersebut benar-benar dipakai atau berakhir begitu saja? Sering kali banyak model dibiarkan begitu saja karena ternyata hasilnya tidak sesuai dengan tujuan bisnis.

💻 Mulai Belajar Pemrograman

Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.

Daftar Sekarang

Adapun kondisi lainnya adalah ketika model berhasil diterapkan, tetapi selanjutnya tidak digunakan kembali karena sudah tidak relevan. Ini bisa terjadi karena model hanya digunakan begitu saja dan tidak dipantau performanya.

Ketika tim data scientist dan developer bersatu untuk menerapkan MLOps.

Di sinilah MLOps hadir untuk memastikan bahwa kinerja machine learning dapat maksimal dipergunakan untuk kepentingan bisnis. Ini adalah alur kerja yang menyatukan pengembangan dan pengelolaan ML dalam lingkungan produksi.

Ini bukan hanya sekadar alur kerja yang dapat menyederhanakan pengembangan teknis dalam machine learning. Lebih dari itu, ini adalah sebuah pola pikir yang bisa diterapkan dalam budaya perusahaan agar pengembangan ML lebih efektif dan efisien.

Komponen MLOps

Berikut adalah komponen utama dalam MLOps.

Exploratory Data Analysis

Ini adalah proses eksplorasi dengan mengolah data dan nantinya hasil analisis terhadap data tersebut akan dipertimbangkan untuk kebutuhan bisnis. Hal ini mencakup beberapa pekerjaan, seperti pembersihan, pengelompokkan, serta visualisasi data untuk mendapatkan pandangan awal.

Pengelolaan Data

Sebelum akhirnya data diberikan pada model ML, tentunya data harus dikelola terlebih dahulu. Data dipilah dan dipilih untuk menentukan fitur-fitur yang nantinya digunakan dalam pengembangan model ML.

Pelatihan dan Penyesuaian Model (Tuning)

Untuk mencapai performa yang diinginkan, model ML harus dilatih agar bisa memberikan prediksi secara akurat. Selain itu, model harus disesuaikan pada berbagai parameter sehingga tepat sesuai dengan hasil yang diinginkan.

Review dan Tata Kelola Model

Pada bagian ini, model ditinjau sudah etis atau belum sesuai dengan kebijakan yang berlaku. Hal ini termasuk validasi model serta beberapa pemeriksaan lainnya terhadap model ML.

Mulai dari memastikan model ML sesuai dengan kinerja yang diharapkan, masih ada atau tidaknya bias, serta sudah aman atau belum dari berbagai ancaman. Ini juga memastikan model ML bisa diinterpretasikan.

Inferensi dan Penyajian Model

Setelah model dilatih dan ditinjau, model ML di-deploy ke lingkungan produksi. Akhirnya model pun siap digunakan dalam aplikasi oleh pengguna.

Monitoring Model

Model dipantau secara berkala untuk melihat performanya, terutama dari sisi akurasinya. Pemeriksaan model dilakukan untuk memastikan bahwa model tidak mengalami penurunan dalam kinerjanya, tetap relevan, dan tidak mengandung bias.

Pelatihan Ulang Model

Pada akhirnya, hasil pemantauan sebelumnya berguna untuk melatih ulang model. Jika ada data baru, tentunya model akan kembali menyesuaikan kinerjanya. Langkah-langkah untuk memeriksa dan melatih ulang model sesuai data baru ini bisa diotomatisasi agar lebih efisien.

Bagaimana, komponennya cukup banyak, ‘kan? Tenang saja, sebenarnya automasi terhadap seluruh komponen tersebut tidak perlu diterapkan sekaligus secara langsung. MLOps biasanya memiliki levelling agar setiap perusahaan bisa bergerak secara perlahan.

Adapun tingkatan ini akan membantu organisasi memahami posisi mereka dalam implementasi MLOps dan memberikan arahan untuk pengembangan lebih lanjut. Sayangnya, MLOps tidak memiliki guideline pasti mengenai maturity level atau levelling-nya.

Maka dari itu, perusahaan besar, salah satunya Google mengeluarkan aturannya sendiri mengenai MLOps maturity level seperti berikut.

Tabel penjelasan levelling MLOps.

Kalau kamu lihat pada gambar di atas, semakin tinggi level yang dicapai, semakin banyak pula proses yang dilakukan oleh komputer. Artinya, semakin banyak juga kelebihan yang akan dirasakan perusahaan, baik itu jangka pendek maupun jangka panjang.

Biasanya tebersit di benak kita sebuah pertanyaan “mengapa kita harus repot-repot meningkatkan level MLOps?” Tenang, walaupun terlihat merepotkan, tetapi MLOps memberikan banyak sekali kelebihan yang dapat dirasakan, terutama ketika membangun banyak sekali sistem machine learning.

Kelebihan dan Kekurangan MLOps

Kita telah selesai membahas MLOps secara mendasar. Lalu, apakah alur kerja ini memiliki kelebihan dan kekurangan? Yuk, lanjut ke pembahasan berikutnya.

Kelebihan

Ada beberapa kelebihan yang bisa didapatkan ketika menerapkan MLOps.

Budaya kerja yang lebih kolaboratif. Dengan mengingat bahwa alur kerja ini menyatukan pengembangan ML dalam lingkup produksi, tentunya tercipta kolaborasi antara tim data dengan tim operasi serta developer atau software engineer.
Kinerja machine learning yang lebih produktif. Dalam MLOps, model ML dipantau dan diuji secara berkelanjutan. Ini menghindari adanya penumpukan masalah di akhir atau kesalahan tersembunyi yang bisa menimbulkan kerugian lebih besar (technical debt).
Efisiensi yang meningkat dalam operasional. Dengan beberapa sistem yang terotomatisasi, tentunya pekerjaan bisa lebih menghemat waktu dan sumber daya.
Skalabilitas yang lebih tinggi. MLOps memungkinkan pengelolaan data besar dan kompleks sehingga pengembangan ML bisa lebih efektif tanpa perlu dikerjakan secara manual. Selain itu, pengembangan juga dibuat terpusat sehingga setiap tim bisa mengetahui masalah yang terjadi dan bisa segera mengatasinya.
Rilis ke pasar yang lebih cepat. Alur kerja ini memungkinkan tim atau perusahaan untuk bisa bergerak cepat sesuai dengan kebutuhan pasar dan menyesuaikan model ML secara efektif tanpa menghabiskan waktu lama.

Kekurangan

Setiap sistem tidak hanya memiliki kelebihan, tetapi juga ada kekurangan yang menyertainya. Lalu, apa saja kekurangan dari MLOps? Berikut adalah penjelasan singkatnya.

Perlunya pemahaman tingkat tinggi. Meskipun pada penerapannya alur kerja ini bisa membuat proses menjadi lebih efisien, tentu memiliki pemahaman ML yang cukup tinggi diperlukan. Anggota tim yang belum memiliki pemahaman mumpuni mungkin akan kesulitan ketika menerapkannya.
Investasi awal yang cukup banyak. Untuk melatih berbagai model ML dan menyimpannya secara terpusat, tentu berbagai peralatan yang mampu menjalankan hal tersebut diperlukan. Pembangunan infrastruktur dengan biaya cukup besar bisa saja menjadi hambatan.
Ketergantungan terhadap alat dan teknologi. Terlalu mengandalkan otomatisasi bisa menyebabkan ketergantungan dan akhirnya menimbulkan kesulitan ketika alat serta teknologi yang digunakan tidak lagi relevan.
Ketidaksesuaian dalam proyek yang lebih kecil. Perhatikan skala proyek yang akan dikerjakan menggunakan alur ini. Alih-alih membuatnya lebih efisien, bisa jadi malah sebaliknya dan memakan banyak waktu bila dibandingkan dengan cara konvensional.
Potensi kerawanan pada keamanan. Adanya penyimpanan dan pemrosesan data berjumlah besar pada penerapan MLOps dapat membuat sistem menjadi sasaran dalam serangan cyber. Jika sudah terkena serangan ini, perusahaan bisa terkena risiko pelanggaran data dan masalah keamanan lainnya.

Tentunya berbagai kekurangan ini dapat diantisipasi dengan riset, menyediakan sumber daya yang sesuai, serta meningkatkan pemahaman anggota tim.

Dampak MLOps pada Pengembangan Kecerdasan Buatan

Perlu diingat bahwa machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI). Jadi, dengan berbagai kelebihan yang dimiliki MLOps, penerapan alur kerja ini dapat mempercepat pengembangan artifical intelligence (AI).

MLOps dapat merapatkan jarak antara tim yang bekerja dengan data dan tim developer atau pengembang aplikasi sehingga dapat menciptakan produk AI yang lebih akurat. Hal yang tadinya terasa kompleks dan menyulitkan bisa dibuat efisien. Proses-proses yang dapat terlihat “melelahkan” pun bisa diotomatiskan dalam MLOps, seperti eksplorasi dan pengujian.

Selain itu, MLOps dapat membuat perusahaan atau pihak lainnya yang ingin mengembangkan AI lebih percaya diri. Hal ini karena alur kerja ini lebih antisipatif pada berbagai error yang mungkin muncul. Adanya pemeriksaan berkala pada alur kerja ini membuat masalah atau kesalahan lebih mudah terprediksi.

Akhirnya, kini kamu sudah mengetahui MLOps secara mendasar. Dari pembahasan tersebut, tentunya MLOps bisa meningkatkan kinerja tim data ataupun developer di perusahaan agar bisa lebih efisien dalam mengembangkan machine learning.

Selain itu, alur kerja ini juga berguna jika kamu adalah peneliti yang mengembangkan ML ataupun AI. Pengetahuan tentang kolaborasi ini pastinya akan lebih memudahkanmu.

Apakah kamu tertarik untuk mempelajarinya lebih dalam? Tentunya sebelum menerapkan MLOps, kita harus memahami cara membangun sistem machine learning terlebih dahulu. Nah, Dicoding punya kelas Membangun Sistem Machine Learning bagi kamu calon machine learning engineer andal.

Selanjutnya, jika masih tertarik dengan MLOps, kamu bisa mempelajarinya lebih lanjut dalam kelas Machine Learning Operations (MLOps) yang tersedia di Dicoding.

Sampai jumpa pada artikel berikutnya!🤩