ترجمه فارسی مقاله بینش‌های اولیه در مورد MLOps: درک و پذیرش توسط متخصصان

چکیده

The accelerated adoption of AI-based software demands precise development guidelines to guarantee reliability, scalability, and ethical compliance. MLOps (Machine Learning and Operations) guidelines have emerged as the principal reference in this field, paving the way for the development of high-level automated tools and applications. Despite the introduction of MLOps guidelines, there is still a degree of skepticism surrounding their implementation, with a gradual adoption rate across many companies. In certain instances, a lack of awareness about MLOps has resulted in organizations adopting similar approaches unintentionally, frequently without a comprehensive understanding of the associated best practices and principles. The objective of this study is to gain insight into the actual adoption of MLOps (or comparable) guidelines in different business contexts. To this end, we surveyed practitioners representing a range of business environments to understand how MLOps is adopted and perceived in their companies. The results of this survey also shed light on other pertinent aspects related to the advantages and challenges of these guidelines, the learning curve associated with them, and the future trends that can be derived from this information. This study aims to provide deeper insight into MLOps and its impact on the next phase of innovation in machine learning. By doing so, we aim to lay the foundation for more efficient, reliable, and creative AI applications in the future.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

اتخاذ تسریع نرم افزار مبتنی بر هوش مصنوعی ، دستورالعمل های توسعه دقیقی را برای تضمین قابلیت اطمینان ، مقیاس پذیری و انطباق اخلاقی می طلبد.دستورالعمل های MLOP (یادگیری و عملیات) به عنوان مرجع اصلی در این زمینه ظاهر شده است و راه را برای توسعه ابزارها و برنامه های خودکار سطح بالا هموار می کند.علیرغم معرفی دستورالعمل های MLOPS ، هنوز هم در مورد اجرای آنها درجه ای از شک و تردید وجود دارد که نرخ پذیرش تدریجی در بسیاری از شرکت ها وجود دارد.در موارد خاص ، عدم آگاهی در مورد MLOP باعث شده است که سازمان ها به طور ناخواسته رویکردهای مشابه را اتخاذ کنند ، غالباً بدون درک جامع از بهترین شیوه ها و اصول مرتبط.هدف از این مطالعه ، به دست آوردن بینش در مورد تصویب واقعی دستورالعمل های MLOP (یا قابل مقایسه) در زمینه های مختلف تجاری است.برای این منظور ، ما پزشکان را نمایندگی کردیم که طیف وسیعی از محیط های تجاری را نشان می دهند تا درک کنند که چگونه MLOP ها در شرکت های خود پذیرفته و درک می شوند.نتایج این نظرسنجی همچنین به سایر جنبه های مربوط به مزایا و چالش های این دستورالعمل ها ، منحنی یادگیری مرتبط با آنها و روندهای آینده که می تواند از این اطلاعات حاصل شود ، روشن می کند.این مطالعه با هدف ارائه بینش عمیق تر از MLOP ها و تأثیر آن در مرحله بعدی نوآوری در یادگیری ماشین.با این کار ، ما هدف ما این هستیم که پایه و اساس برنامه های کارآمدتر ، قابل اعتماد و خلاقانه AI را در آینده قرار دهیم.