Mlops——机器学习操作

hg皇冠官网将MLOps应用于快速工业化的可靠产品.

hg皇冠官网的MLOps方法提供 可伸缩的人工智能模型 迅速和有效地.

机器学习(ML)是人工智能的一种形式,它可以让系统通过良性算法而不是显式编程不断地从数据中学习. 它为那些利用数据更好地理解客户行为的细微变化的公司提供了潜在的价值, 偏好和满意程度.

但是,尽管有这些能力,机器学习也伴随着挑战和风险. 首先, 复杂的ML模型需要定期更新, 哪些会导致较高的生产部署成本. 其次, 如果数据质量没有被密切监控, AI很快就会受到性能漂移和偏差的影响.

为了解决这些挑战, 通过将hg皇冠官网的机器学习操作(MLOps)方法应用于所有的数据和人工智能项目,hg皇冠官网消除了概念证明(POC)和生产之间的差距.

hg皇冠官网的方法受到了最具创新精神的软件公司使用的DevOps方法的启发, 结合软件开发(Dev)和IT运营(Ops).
它的目标是缩短系统开发生命周期,提供持续的高质量的软件交付.

hg皇冠官网的MLOps方法帮助企业实现其人工智能产品的无缝工业化和规模化.

使用机器学习能力的传统方法有以下几个缺点:

数据科学家很难预见生产的限制. 他们在竖井中工作,不与软件或数据工程师互动. 他们在Python笔记本中的一次性分析需要由下游工程师重新修改,以适应工业化的要求. 这就导致了缓慢,并减少了上市时间.

缺乏敏捷性,导致较高的操作风险. 以防产生的算法暴露出自己的偏见, 不稳定或容易引起客户不满, 公司将无法在可接受的时间范围内做出回应.

hg皇冠官网认为,“产品优先”可以帮助企业在预期工业化限制和风险的同时,顺利推进其人工智能资产的生产. hg皇冠官网的MLOps模型是基于一个坚实的生态系统, hg皇冠官网对hg皇冠官网交付的每一个人工智能项目都采用同样的流程, 从POC到产品部署.

成功MLOPS方法

为了避免许多组织在加速数据转换时面临的常见陷阱.

按部门预先打包解决方案

坚实的监控堆栈.

hg皇冠官网测试所有数据, 在每个新版本发布前都要准备好特性和模型,以防止质量或性能的漂移.

hg皇冠官网的数据, 模型和学习实验都被版本化和记录,以确保在发生生产事故时快速回滚.

hg皇冠官网的学习

一个有弹性的机器学习基础设施.

hg皇冠官网嵌入所有的机器学习资产(代码, data, 在持续集成和持续交付管道(CICD)中,以确保快速和无缝地推出生产.

强大的协作文化.

hg皇冠官网确保所有涉众都在同一个画布上工作,并将软件工程最佳实践应用到数据科学项目(版本管理, 部署环境, 测试).

阅读hg皇冠官网的数据科学博客文章,解释hg皇冠官网如何为客户应用MLOPS.