隨著時(shí)間的推移，價(jià)值不斷提供。為了保證組織從人工智能投資中獲得最大的投資回報(bào)，企業(yè)員工需要機(jī)器學(xué)習(xí)和操作(MLOps)。學(xué)習(xí)機(jī)器的操作(MLOps)是技術(shù)和實(shí)踐的組合，提供了可擴(kuò)展且受控制的方式來在生產(chǎn)環(huán)境中部署和管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型。借助學(xué)習(xí)機(jī)器的操作(MLOps)，該組織能夠?qū)⑷斯ぶ悄茼?xiàng)目從優(yōu)秀的科學(xué)實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)橛杏绊懥Φ睦麧欜?qū)動程序。下面我們來看看學(xué)習(xí)機(jī)器的操作(MLOps)之后企業(yè)獲得哪些好處能提升企業(yè)價(jià)值？

1、學(xué)習(xí)機(jī)器的操作(MLOps)哪些好處之縮短生產(chǎn)時(shí)間。

雖然數(shù)據(jù)科學(xué)家可以定義他們希望使用人工智能來解決、開發(fā)和測試模型的業(yè)務(wù)問題，但是他們通常需要IT部門來部署模型。

IT工作者的技能不同于數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們的背景是基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用監(jiān)控、安全和軟件開發(fā)。在很多情況下，他們不知道模型是什么，也不知道它能做什么。環(huán)境會發(fā)生變化，模型甚至需要在投入生產(chǎn)后更新——這是它做不到的，因?yàn)樗鼈兪褂玫牟僮飨到y(tǒng)和編程語言不同于數(shù)據(jù)科學(xué)家。

學(xué)習(xí)機(jī)器的操作(MLOps)可以通過創(chuàng)建一個(gè)集中式樞紐來幫助解決此問題，在該樞紐中，它們可以一起工作以使人工智能正常運(yùn)行。作為一個(gè)自動化的過程，學(xué)習(xí)機(jī)器的操作(MLOps)由于自行操作，數(shù)據(jù)科學(xué)家和IT人員不必?fù)?dān)心重新編碼語言，漂移不同的操作系統(tǒng)或模型。相反，它只是將模型無縫高效地投入生產(chǎn)，因此可以開始交付商業(yè)價(jià)值。

2、學(xué)習(xí)機(jī)器的操作(MLOps)哪些好處之監(jiān)控和管理模式。

模型一旦投入生產(chǎn)，就需要對其進(jìn)行監(jiān)控和適當(dāng)?shù)墓芾?。很多組織沒有意識到人工智能模型會隨著時(shí)間的推移而變化，這意味著如果不經(jīng)常更新，他們的預(yù)測就會變得不那么準(zhǔn)確。因此，模型監(jiān)控對于保證他們使用準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)并正確執(zhí)行非常重要。如果沒有得到適當(dāng)?shù)谋O(jiān)控，組織可能會失去利益相關(guān)者的信任，甚至失去收入。

模型管理同樣重要，以確保組織最好地使用人工智能技術(shù)。隨著組織為客戶和業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵應(yīng)用程序開發(fā)模型，對管理的需求變得非常重要。生產(chǎn)模型管理的目標(biāo)是通過控制訪問和建立的更新過程，最大限度地提高成功部署的機(jī)會，最大限度地降低風(fēng)險(xiǎn)。組織可以最大限度地降低風(fēng)險(xiǎn)，保證法律法規(guī)的合規(guī)性，通過限制誰能更新模型，維護(hù)合適的活動和預(yù)測日志，并創(chuàng)建可重復(fù)的過程來擴(kuò)大人工智能的應(yīng)用。

3、學(xué)習(xí)機(jī)器的操作(MLOps)哪些好處之加強(qiáng)對未來未知的預(yù)測。

正如我們過去看到的，世界可以快速變化，所以需要適當(dāng)?shù)纳虡I(yè)決策和運(yùn)營。雖然這些異常時(shí)期可能會使模型混亂，消費(fèi)者行為等事情難以預(yù)測，但機(jī)器學(xué)習(xí)和操作(MLOps)這些異常數(shù)據(jù)集可以幫助組織獲得，即使在極度動蕩的情況下(比如冠狀病毒疫情)也可以使用。

借助于機(jī)器學(xué)習(xí)操作(MLOps)，組織可以通過在更新的數(shù)據(jù)集中重新訓(xùn)練模型來“重置”模型，然后快速重新部署到生產(chǎn)環(huán)境中。他們可以提供數(shù)據(jù)漂移方式和程度的指導(dǎo)，強(qiáng)調(diào)哪些模型不再做出準(zhǔn)確的預(yù)測。還有其他時(shí)間段的歷史數(shù)據(jù)，比如1973年的石油危機(jī)或颶風(fēng)危機(jī)，可以幫助組織預(yù)測像冠狀病毒這樣嚴(yán)重危機(jī)的長期影響。機(jī)器學(xué)習(xí)和操作是因?yàn)橐咔榈挠绊懨刻於荚诎l(fā)展和變化。(MLOps)可以同時(shí)保持對數(shù)據(jù)可能偏差的監(jiān)控，數(shù)據(jù)發(fā)生時(shí)使用自動化功能立即通知數(shù)據(jù)和準(zhǔn)確性漂移。這樣，組織就可以快速重新調(diào)整其模型，并獲得與市場同步所需的意見。

學(xué)習(xí)機(jī)器的操作(MLOps)當(dāng)與其他人工智能工具結(jié)合使用時(shí)，預(yù)測會變得更加準(zhǔn)確，組織可以快速調(diào)整路線，以滿足不斷變化的消費(fèi)者需求。例如，當(dāng)模型在新數(shù)據(jù)集(如上述數(shù)據(jù)集)上進(jìn)行訓(xùn)練，然后用于需求預(yù)測時(shí)，品牌可以更準(zhǔn)確地預(yù)測需求，以確保洗手液和衛(wèi)生紙等產(chǎn)品不再短缺。同樣，當(dāng)你使用機(jī)器學(xué)習(xí)和操作時(shí)(MLOps)在定期監(jiān)控和更新模型時(shí)，組織可以使用時(shí)間序列等方法來檢查對其業(yè)務(wù)的持久影響，并使用它來解決其他問題集，如優(yōu)化人員配置水平和管理庫存。

如今，隨著世界的快速發(fā)展，組織需要準(zhǔn)確可靠的預(yù)測來幫助他們做出商業(yè)決策。然而，組織很難在大規(guī)模部署和監(jiān)控人工智能模型之前做到這一點(diǎn)。使用機(jī)器學(xué)習(xí)操作(MLOps)在實(shí)踐和解決方案中，組織可以擁有應(yīng)對這個(gè)前所未有的時(shí)代所需的工具，最終可以從人工智能投資中看到所有的價(jià)值。

標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)算法,MLOps,人工智能