📊 Machine Learning vs MLOps: अंतर और जरूरत
2025 के AI युग में एक जरूरी तुलना
📊 Machine Learning vs MLOps: तुलना तालिका
Machine Learning और MLOps दोनों ही अत्यंत महत्वपूर्ण तकनीकें हैं, जो आधुनिक AI प्रणाली की रीढ़ बनती हैं। हालांकि इन दोनों का मूल उद्देश्य अलग है, फिर भी ये एक-दूसरे के पूरक हैं। Machine Learning मुख्यतः डेटा से ज्ञान निकालने और मॉडल तैयार करने पर केंद्रित होता है, जबकि MLOps उस मॉडल को वास्तविक दुनिया में लागू करने, स्केलेबल सिस्टम में तैनात करने और लगातार अपडेट व निगरानी रखने की प्रक्रिया को सरल बनाता है।
उदाहरण के लिए, एक Data Scientist एक उच्च सटीकता वाला मॉडल बना सकता है, लेकिन अगर उसे production में deploy नहीं किया गया, या उसका डेटा drift हो गया और performance गिर गई, तो वह मॉडल किसी काम का नहीं रहेगा। यही काम MLOps करता है — यह सुनिश्चित करता है कि ML मॉडल real-world में लगातार value देता रहे। नीचे की तुलना तालिका आपको दोनों के बीच का स्पष्ट और गहन अंतर समझने में मदद करेगी।
| विशेषता | Machine Learning | MLOps |
|---|---|---|
| मुख्य उद्देश्य | डेटा से सीखकर मॉडल तैयार करना | मॉडल को प्रोडक्शन में सफलतापूर्वक तैनात और मैनेज करना |
| यूज़र | Data Scientist / ML Engineer | ML Engineer / DevOps / Data Engineer |
| Tools & Frameworks | Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch | Docker, MLflow, Airflow, GitHub Actions |
| Focus Area | Model Accuracy और Performance | Model Deployment, Monitoring, Scalability |
| Output | Trained Model | Running & Monitored Model in Production |
| Versioning | Code versioning (occasionally) | Model + Data + Pipeline versioning |
| Monitoring | आमतौर पर नहीं | सतत निगरानी और Alert System |
| CI/CD | नहीं होता | Yes - Automated Pipelines |