Ambos se basan en el machine learning y son complementarios para conseguir los mejores flujos en la gestión de los datos.

MLOps (Machine Learning Operations) es una práctica de DevOps aplicada al desarrollo de modelos de Machine Learning. Consiste en la integración de los flujos de trabajo de desarrollo y operación de modelos de aprendizaje automático en entornos de Big Data. 

Esto incluye tareas como la automatización de la construcción, entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos, monitoreo en tiempo real y gestión de la calidad y la seguridad de los modelos en producción. El objetivo es mejorar la eficiencia, la escalabilidad y la confiabilidad del desarrollo y uso de modelos de aprendizaje automático en entornos de Big Data.

Ejemplos de aplicación de MLOps

• Automatización de la construcción de pipelines de modelos de aprendizaje automático a partir de grandes volúmenes de datos.
• Monitoreo en tiempo real de la eficiencia y calidad de los modelos en producción.
• Gestión de versiones y control de cambios en modelos de aprendizaje automático.
• Integración de modelos de aprendizaje automático en aplicaciones empresariales y sistemas de información.

Ventajas frente a otros modelos

• Mejora la eficiencia y la confiabilidad en el desarrollo y uso de modelos de aprendizaje automático.
• Facilita la integración de modelos de aprendizaje automático en entornos empresariales y de producción.
• Permite la escalabilidad y el monitoreo en tiempo real de los modelos de aprendizaje automático en grandes volúmenes de datos.
• MLOps es esencial para asegurar la calidad y la confiabilidad de los modelos de aprendizaje automático en producción, especialmente en entornos regulados o que procesan datos sensibles.
• MLOps permite una colaboración eficiente entre equipos de datos, desarrollo y operaciones, lo que a su vez agiliza el desarrollo y el uso de modelos de aprendizaje automático.
• MLOps también ayuda a garantizar la trazabilidad y la transparencia de los modelos de aprendizaje automático, lo que es importante en aplicaciones que pueden tener impactos sociales o éticos.

Diferencias frente a DataOps

DataOps se enfoca en la gestión y operación de datos en entornos de Big Data, mientras que MLOps se enfoca en la gestión y operación de modelos de aprendizaje automático.

DataOps abarca tareas como la limpieza, integración y calidad de los datos, mientras que MLOps incluye también la construcción, entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos.