Внедрение инноваций с помощью искусственного интеллекта: Продвижение вперед с помощью DataOps и MLOps | BARC
• DataOps и MLOps - важные концепции для успешного применения машинного обучения (ML) в бизнесе. • DataOps фокусируется на создании управляемого и автоматизированного потока данных, обеспечивая прозрачность и сотрудничество между экспертами. • MLOPs поддерживает автоматизированные процессы для выполнения особых требований, связанных с разработкой и внедрением моделей ML. • Обе концепции основаны на принципах DevOps и дополняют ИТ, фокусируясь на качестве, достоверности и надежности данных. • Инструменты и решения в этой области обеспечивают поддержку процессов DataOps, MLOPs и DevOps. • Большинство компаний только начинают использовать ML, и внедрение является сложным процессом. • DataOps и MLOPs оправдывают свою репутацию, решая множество задач, таких как эффективное сотрудничество, документирование, мониторинг и автоматизация. • Внедрение Data/MLOps позволяет быстрее и эффективнее внедрять модели ML и обеспечивает качество операций.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
