但是問題在于一旦創建，多達87%的人工智能模型無法投入生產。即使是這樣，他們也不總是能夠適當地管理，以隨著時間的推移而持續提供價值。為了確保組織從其人工智能投資中獲得最大的投資回報，他們需要機器學習操作(MLOps)。
機器學習操作(MLOps)是技術和實踐的組合，提供了可擴展且受控制的方式來在生產環境中部署和管理機器學習模型。借助機器學習操作(MLOps)，組織可以將人工智能項目從出色的科學實驗轉變為具有影響力的利潤驅動程序。
機器學習操作(MLOps)如何提高企業人工智能投資的價值——從最初到未來幾年的部署。
縮短生產時間
盡管數據科學家可以定義他們希望采用人工智能幫助解決、開發和測試模型的業務問題，但他們通常需要IT部門來部署模型。
這有幾個問題：首先，IT工作者的技能與數據科學家不同，他們的背景是基礎設施、應用程序監控、安全和軟件開發。在許多情況下，他們不知道模型是什么，也不知道它能做什么。第二，環境會發生變化，模型甚至在投入生產后也需要更新——這是它無法做到的，因為它們使用的操作系統和編程語言與數據科學家不同。
機器學習操作(MLOps)可以通過創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，機器學習操作(MLOps)自行運行，因此數據科學家和IT人員無需擔心重新編碼語言，不同的操作系統或模型的漂移。與其相反，它只是無縫高效地將模型投入生產，因此可以開始交付業務價值。
監控和管理模型
一旦模型投入生產，就需要對它們進行監視和適當的管理。許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，這意味著如果不經常更新，他們的預測就會變得不那么準確。因此，模型監視對于確保它們利用準確的數據并正確執行非常重要。如果得不到適當的監控，組織可能會失去其利益相關者的信任，甚至會損失收入。
模型治理對于確保組織最好地使用人工智能技術同樣重要。隨著組織為關鍵的面向客戶和業務流程應用程序開發模型，對治理的需求變得至關重要。生產模型治理的目標是通過控制訪問和已建立的更新過程，最大限度地提高成功部署的機會，并將風險降至最低。通過限制誰可以更新模型、維護適當的活動和預測日志，以及充分測試模型，組織可以將風險降至最低，確保法律和法規的合規性，并創建一個可重復的過程來擴大人工智能的采用。
為意外做好準備
正如人們在過去看到的那樣，世界可以快速變化，因此需要適當的業務決策和運營。盡管這些異常時期可能會使模型混亂，并使諸如消費者行為之類的事情難以預測，但機器學習操作(MLOps)可以幫助組織獲取這些異常數據集，甚至在極端動蕩的情況下(例如冠狀病毒疫情)也可以使用它們。
借助機器學習操作(MLOps)，組織可以通過在較新的數據集上對模型進行重新訓練來“重置”模型，然后迅速將其重新部署到生產環境中。他們可以提供有關數據漂移的方式和程度的指導，強調哪些模型不再做出準確的預測。還有其他時間段的歷史數據，例如1973年的石油危機或颶風危機，這些數據可以幫助組織預測像冠狀病毒一樣嚴重危機的長期影響。由于疫情的影響每天都在發展和變化，因此機器學習操作(MLOps)可以同時保持對數據可能偏差的監視，并使用自動化功能在數據發生時立即通知其數據和準確性漂移。這樣，組織就可以快速重新調整其模型，并獲得與市場保持同步所需的見解。
當機器學習操作(MLOps)與其他人工智能工具結合使用時，預測將變得更加準確，并且組織可以迅速調整路線，以滿足不斷變化的消費者需求。例如，當模型在新數據集(如上述數據集)上進行訓練之后，再用于需求預測時，品牌商可以更準確地預測需求，從而確保不會再次出現洗手液和衛生紙等產品短缺的情況。同樣，當使用機器學習操作(MLOps)定期監視和更新模型時，組織可以應用時間序列之類的方法來查看對其業務的持久影響，并使用它來解決其他問題集，例如優化人員配備水平和管理庫存等。
如今的世界日新月異，組織需要準確和可信賴的預測來幫助他們做出業務決策。但是，在大規模部署和監控人工智能模型之前，組織難以做到這一點。通過采用機器學習操作(MLOps)的實踐和解決方案，組織可以擁有所需的工具來應對這個前所未有的時代，同時最終也可以從其人工智能投資中看到全部價值。
版權聲明：本文為企業網D1Net編譯，轉載需注明出處為：企業網D1Net，如果不注明出處，企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。
京公網安備 11010502049343號