Studentkinja Računarskog fakulteta Marija Stopa je u četvrtak, 9. oktobra 2025. godine odbranila diplomski rad na temu Evaluacija MLOps platformi: Komparativna analiza vodećih MLOps alata i integracija u DevOps pred komisijom koju su činili mentor dr Jelena Vasiljević i član dr Nemanja Radosavljević.
U uvodu svog rada Marija je istakla:
Ovaj rad pruža sveobuhvatnu analizu MLOps koncepta sa fokusom na metodologije i alate koji omogućavaju efikasno upravljanje životnim ciklusom modela mašinskog učenja u savremenim DevOps okruženjima. Cilj istraživanja je identifikovanje ključnih izazova u implementaciji MLOps praksi, analiza postojećih alata i pružanje smernica za izbor optimalnog rešenja u skladu sa tehničkim i organizacionim zahtevima.
…
Upravljanje modelima mašinskog učenja u DevOps okruženjima je postalo jedan od ključnih problema savremenog razvoja softvera. Tradicionalni DevOps ne pokriva potrebe ML sistema. Kod klasičnog softvera, ako se ne menja kod, aplikacija radi konzistentno. Kod mašinskog učenja, model
može da postane neprecizan čak i ako kod ostane nepromenjen, jer se podaci na kojima radi konstantno menjaju. Takođe, rezultati algoritama mogu da variraju čak i pod identičnim uslovima, što komplikuje testiranje i implementaciju.
Ovaj rad evaluira MLOps platforme kroz komparativnu analizu pet vodećih alata. Istraživanje obuhvata detaljnu evaluaciju kroz scoring matricu, analizu mogućnosti integracije u postojeća DevOps okruženja, i identifikaciju glavnih problema koji ograničavaju široku primenu MLOps praksi u industriji. – zaključila je Marija.