隨著時間的推移，價值不斷提供。為了保證組織從人工智能投資中獲得最大的投資回報，企業(yè)員工需要機器學習和操作(MLOps)。學習機器的操作(MLOps)是技術(shù)和實踐的組合，提供了可擴展且受控制的方式來在生產(chǎn)環(huán)境中部署和管理機器學習模型。借助學習機器的操作(MLOps)，該組織能夠?qū)⑷斯ぶ悄茼椖繌膬?yōu)秀的科學實驗轉(zhuǎn)變?yōu)橛杏绊懥Φ睦麧欜?qū)動程序。下面我們來看看學習機器的操作(MLOps)之后企業(yè)獲得哪些好處能提升企業(yè)價值？

1、學習機器的操作(MLOps)哪些好處之縮短生產(chǎn)時間。

雖然數(shù)據(jù)科學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)科學家，他們的背景是基礎設施、應用監(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，因為它們使用的操作系統(tǒng)和編程語言不同于數(shù)據(jù)科學家。

學習機器的操作(MLOps)可以通過創(chuàng)建一個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行。作為一個自動化的過程，學習機器的操作(MLOps)由于自行操作，數(shù)據(jù)科學家和IT人員不必擔心重新編碼語言，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)價值。

2、學習機器的操作(MLOps)哪些好處之監(jiān)控和管理模式。

模型一旦投入生產(chǎn)，就需要對其進行監(jiān)控和適當?shù)墓芾?。很多組織沒有意識到人工智能模型會隨著時間的推移而變化，這意味著如果不經(jīng)常更新，他們的預測就會變得不那么準確。因此，模型監(jiān)控對于保證他們使用準確的數(shù)據(jù)并正確執(zhí)行非常重要。如果沒有得到適當?shù)谋O(jiān)控，組織可能會失去利益相關者的信任，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)務流程的關鍵應用程序開發(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會，最大限度地降低風險。組織可以最大限度地降低風險，保證法律法規(guī)的合規(guī)性，通過限制誰能更新模型，維護合適的活動和預測日志，并創(chuàng)建可重復的過程來擴大人工智能的應用。

3、學習機器的操作(MLOps)哪些好處之加強對未來未知的預測。

正如我們過去看到的，世界可以快速變化，所以需要適當?shù)纳虡I(yè)決策和運營。雖然這些異常時期可能會使模型混亂，消費者行為等事情難以預測，但機器學習和操作(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。

借助于機器學習操作(MLOps)，組織可以通過在更新的數(shù)據(jù)集中重新訓練模型來“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，強調(diào)哪些模型不再做出準確的預測。還有其他時間段的歷史數(shù)據(jù)，比如1973年的石油危機或颶風危機，可以幫助組織預測像冠狀病毒這樣嚴重危機的長期影響。機器學習和操作是因為疫情的影響每天都在發(fā)展和變化。(MLOps)可以同時保持對數(shù)據(jù)可能偏差的監(jiān)控，數(shù)據(jù)發(fā)生時使用自動化功能立即通知數(shù)據(jù)和準確性漂移。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。

學習機器的操作(MLOps)當與其他人工智能工具結(jié)合使用時，預測會變得更加準確，組織可以快速調(diào)整路線，以滿足不斷變化的消費者需求。例如，當模型在新數(shù)據(jù)集(如上述數(shù)據(jù)集)上進行訓練，然后用于需求預測時，品牌可以更準確地預測需求，以確保洗手液和衛(wèi)生紙等產(chǎn)品不再短缺。同樣，當你使用機器學習和操作時(MLOps)在定期監(jiān)控和更新模型時，組織可以使用時間序列等方法來檢查對其業(yè)務的持久影響，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，組織需要準確可靠的預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。使用機器學習操作(MLOps)在實踐和解決方案中，組織可以擁有應對這個前所未有的時代所需的工具，最終可以從人工智能投資中看到所有的價值。

標簽：機器學習,機器學習算法,MLOps,人工智能