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近年来,人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已经席卷全球,几乎成为任何行业的重要组成部分,从零售和娱乐到医疗保健和银行业。这些技术能够通过分析大量数据实现运营自动化、降低成本和促进决策,从而从根本上改变企业。最近,AI 和 ML 项目的数量急剧增加,这给有效的 ML 项目管理带来了困难。这就是 MLOps 进入科技行业中心舞台的方式。
MLOps,即机器学习操作,是一种优化 ML 生命周期的方法,以加速 AI 驱动的应用程序的创建。它遵循类似 DevOps 的技术,用于在 ML 领域进行快速可靠的软件开发。MLOps 与 DevOps 一样,可以促进协作思维,使数据科学家、软件工程师和数据专家之间能够持续沟通。它涵盖了 ML 过程的所有方面,从数据收集和模型创建到最终部署和持续的项目增强。
尽管它们关系密切,但 AI 和 ML 是两个不同的概念,不应混淆。人工智能是一个总称,涵盖了使计算机系统模仿人类智能的各种方法和技术。反过来,ML是AI的一个子领域,它允许计算机自动从结构化数据中学习。它专注于使用大型数据集训练算法,以创建复杂的 ML 模型,这些模型能够执行复杂的任务,例如分析大数据、对图像进行排序和生成类似人类的语音。
几乎所有的ML项目在其周期性生命周期中都会经历以下阶段:
MLOps 采用 DevOps 技术来创建最佳的标准化 ML 方法。在 ML 过程的所有阶段,它都严重依赖于以下实践:
任何想要在 2023 年接受挑战,将自己的职业生涯转向这个充满活力的 AI 领域的人都应该熟悉 MLOps 中使用的基本实践、概念、工具和平台。它们如下:
MLOps 是一组高效的做法,代表了向优化 ML 生命周期的转变,从而更快、更敏捷地开发、测试和维护 AI 应用程序。它的主要好处是效率、可扩展性和降低风险。
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