網(wǎng)上有很多關(guān)于pos機(jī)數(shù)據(jù),為數(shù)據(jù)科學(xué)家節(jié)省大量的時(shí)間的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于pos機(jī)數(shù)據(jù)的問題，今天pos機(jī)之家(m.afbey.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來看下吧!
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pos機(jī)數(shù)據(jù)
MLOps有助于為那些希望從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲得更多價(jià)值的企業(yè)降低轉(zhuǎn)型的門檻。
— 為數(shù)據(jù)科學(xué)家節(jié)省更多的時(shí)間來開發(fā)新模型。對(duì)于很多企業(yè)，為了實(shí)現(xiàn)ML模型的落地，通常需要ML工程師或數(shù)據(jù)科學(xué)家配合其他團(tuán)隊(duì)來實(shí)現(xiàn)模型的生產(chǎn)化。而有了MLOps后，ML模型的生產(chǎn)化過程更像流水線，數(shù)據(jù)科學(xué)家在使用MLOps工具開發(fā)模型后會(huì)自動(dòng)流轉(zhuǎn)到下一個(gè)環(huán)節(jié)，然后像車間流水線一樣一個(gè)環(huán)節(jié)扣著一個(gè)環(huán)節(jié)，直至模型進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境。MLOps輔助實(shí)現(xiàn)ML工程化的環(huán)節(jié)，而數(shù)據(jù)科學(xué)家可以專注于他們的核心算法任務(wù)。
— 縮短ML模型的上市時(shí)間。MLOps方案會(huì)將模型訓(xùn)練和持續(xù)訓(xùn)練過程自動(dòng)化，將持續(xù)集成和持續(xù)部署功能模塊化，用于部署和更新ML流水線。因此，基于MLOps的解決方案可以將ML模型更快地投入生產(chǎn)。
— 更好的用戶體驗(yàn)。由于MLOps實(shí)踐，如持續(xù)訓(xùn)練和模型監(jiān)控，由ML驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用可以得到及時(shí)更新，加快策略的迭代優(yōu)化，可以有效提高客戶滿意度。
— 預(yù)測(cè)的質(zhì)量更高。MLOps的模型監(jiān)控功能負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)和模型的驗(yàn)證，評(píng)估模型在生產(chǎn)中的性能，并為持續(xù)訓(xùn)練及時(shí)發(fā)送信號(hào)。這將有助于消除建模時(shí)的錯(cuò)誤理解和模型衰退產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，并確?？梢猿浞中湃蔚蟮哪Ｐ退a(chǎn)生的結(jié)果。
MLOps可以成功應(yīng)用于商業(yè)，由于數(shù)據(jù)科學(xué)家一般不具備工程師的專業(yè)知識(shí)來實(shí)現(xiàn)模型投產(chǎn)過程中的工程部分，使用MLOps可以降低數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作難度，這在實(shí)際項(xiàng)目中會(huì)有很大的意義，為數(shù)據(jù)科學(xué)家節(jié)省大量的時(shí)間。在科研領(lǐng)域MLOps也可以同樣發(fā)揮價(jià)值，如實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)上的結(jié)果可重復(fù)性便是一個(gè)痛點(diǎn)。舉個(gè)例子，某學(xué)者在期刊雜志上發(fā)表的文章的實(shí)證部分公開了數(shù)據(jù)和算法細(xì)節(jié)，但在使用文章中的信息自行實(shí)現(xiàn)時(shí)，讀者會(huì)發(fā)現(xiàn)，結(jié)果與文章中給出的結(jié)果相差甚遠(yuǎn)，這種情況可能是作者在運(yùn)算時(shí)做了大量的實(shí)驗(yàn)但并未記錄每次實(shí)驗(yàn)的信息，提交到文章中的結(jié)果可能是這些實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)較好的那次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。如果使用MLOps的實(shí)驗(yàn)跟蹤功能，這個(gè)問題便可迎刃而解。
內(nèi)容摘自《MLOps實(shí)踐：機(jī)器學(xué)習(xí)從開發(fā)到生產(chǎn)》。作者李攀登，非參數(shù)統(tǒng)計(jì)碩士， AlgoLink（專注于MLOps研發(fā)與應(yīng)用）的創(chuàng)始人，出海游戲公司博樂科技數(shù)據(jù)專家。曾任萬達(dá)集團(tuán)算法專家，藍(lán)色光標(biāo)算法團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，Teradata資深數(shù)據(jù)挖掘工程師，亞信科技高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘工程師。研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)、MLOps，擁有機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用相關(guān)專利7項(xiàng)，MLOps專利2項(xiàng)，軟件著作權(quán)1項(xiàng)。
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