Machine Learning Operations (MLOps) is een verzameling praktijken die machine learning, DevOps en data engineering combineert om ML-modellen betrouwbaar te implementeren en te onderhouden in productieomgevingen. Het adresseert de unieke uitdagingen van ML-systemen, waaronder datadrift, modelverslechtering, reproduceerbaarheid en de noodzaak voor continue hertraining, terwijl wordt gewaarborgd dat modellen binnen ethische en regelgevende kaders opereren.
Vanuit complianceperspectief wordt MLOps steeds belangrijker naarmate regelgeving zoals de EU AI Act eisen stelt aan transparantie, documentatie en menselijk toezicht op AI-systemen. Een volwassen MLOps-raamwerk omvat modelversiebeheer, geautomatiseerde testpipelines, monitoring op bias en uitgebreide audittrails die aantonen hoe modellen zijn getraind, gevalideerd en geïmplementeerd.