5 этапов для эффективного внедрения моделей машинного обучения MLOps

КАК АВТОМАТИЗИРОВАТЬ АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, ЧТОБЫ ОНИ ПРИНОСИЛИ МАКСИМУМ ПОЛЬЗЫ

Сейчас компании по всему миру используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), чтобы на основе данных совершать прорывы в самых разных отраслях: например, в медицине это новые методы лечения, в финансах — снижение рисков, в работе с клиентами — улучшенная персонализация. Организации стремятся как можно скорее внедрить ИИ и машинное обучение, чтобы получить конкурентное преимущество и вывести на рынок инновационные продукты. Но для этого нужно много данных, а также новые навыки и инструменты, включая data science и средства для внедрения в эксплуатацию механизмов по созданию моделей ИИ и машинного обучения. В разработке ПО уже давно известны понятия DevOps и Agile. Сейчас организациям потребуется внедрить MLOps (от англ. machine-learning operations), чтобы инициативы по ИИ и машинному обучению приносили нужные результаты.