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机器学习操作如何帮助企业

机器学习最有可能在未来几年内改变技术世界,不仅将彻底改变数据的使用方式,而且将彻底改变我们对数据的理解和解释方式。例如,医疗保健公司使用机器学习(ML)技术来更快,更准确地诊断各种疾病,从癌症到COVID-19。

机器学习作为人工智能的一部分,对网络安全也至关重要。它通过使用不同的算法并识别和消除威胁来识别异常模式。但是,即使在拥有强大数据科学团队的公司中,也无法经常利用机器学习的全部好处。

它 生产机器学习是指将机器学习付诸实践并从中获得价值的系统。但是,它的实际实现完全是另一回事。问题经常出现在数据生命周期和数据管理以及ML模型的实现和管理中。

例如,将这些模型实现到操作环境中对于数据科学家来说是个难题。一方面,这不是他们工作的重点。此外,运营人员并不总是确定如何将ML模型整合到他们的流程中。

为了充分利用机器学习,公司应该召集参与生产机器学习的人员,例如数据科学家,开发人员,IT工程师以及运营团队。换句话说,他们需要跨各自的领域创建更简化的方法。输入机器学习操作或MLOP。

MLOps Definition

MLOps是指运营团队与数据科学家之间的互动,包括来自机器学习,DevOps和数据工程的元素。它要求他们协作,从而使他们无缝地工作。机器学习可以为企业带来巨大的帮助,但如果不将其集成到系统中,那将是另一项新颖的科学实验。

这是一个将机器学习方法和技术转变为可为业务问题提供解决方案的有价值的工具的过程。借助MLOps,您的商业利益将成为您的机器学习运营团队的主要重点,并且数据科学家可以专注于他们最擅长的领域,而不会分散精力,并具有可量化的基准。他们写的一篇文章详细说明了他们可以做什么。

对企业的好处

您公司的数据科学家以及MLOps可以自由地合作,以提供您的业务所需的解决方案。如果不让他们根据自己的专业知识做出业务决策,可能会使他们专注于有效地建立和实施模型。

毕竟,这就是您雇用他们做的,对吧?当然不是因为他们有能力浏览各种法规。您之所以雇用他们,是因为他们有能力维护编译和解释数据的过程。让他们工作而不分散注意力,看看他们有多高效。

收集的数据应始终以业务为重点。运营化(即将抽象的想法转化为可量化的观察结果)应该使将见解转化为具有实际业务价值的工作变得更加容易。听起来很简单,但是 执行前提 can be tricky.

使用MLOps,您的业务可以通过以下方面得到改善:

  • 结合您的数据科学团队和运营团队的专业知识。
  • 您的运营团队可以处理法规;他们可以专注于业务的这一方面,而数据团队则专注于部署创意模型。
  • 通过更好地分离专业知识以及加强数据与运营团队之间的合作,可以消除复杂,非直觉算法带来的瓶颈。

结束语MLOps是数据科学界必不可少的工具,它强调了增强的协作性,可伸缩性以及生产就绪型机器学习模型的必要性。

随着机器学习的 在许多行业中起关键作用 变得越来越不可缺少,公司需要开始准备和构建该技术的框架。管理人员必须确保从一开始就让非数据科学家参与该过程。

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