Yapay zeka ve makine öğrenimi dağıtımlarınızı ince ayar yapmanın 4 yolu

Yapay zeka ve makine öğrenimi girişimlerinin yaşam döngüsü yönetimi, güncel ve ilgili verilerle projeleri hızla devreye almak için çok önemlidir.

Sinir ağının dijital iletişimi ile yapay zeka robotik yüzü arasındaki iki tarafta soyut fütüristik.

Görüntü: Chinnawat Ngamsom, Getty Images / iStockphoto

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi

Kurumsal bir finans şirketi, yapay zeka (AI) ve
makine öğrenme
Dağıttığı uygulamalar (ML). Amaç, 12 ila 18 ay süren AI ve ML uygulamalarında teslimat süresini kısaltmaktı. Uzun teslim süreleri, şirketin operasyonel verimlilik, uyumluluk, risk yönetimi ve iş zekası alanlarında pazara sunma zamanı hedeflerine ulaşma yeteneğini tehlikeye attı.

GÖRMEK: Kuralcı analitik: İçeriden öğrenenlerin kılavuzu (ücretsiz PDF) (TechRepublic)

AI ve ML uygulama geliştirme ve dağıtımı için bir yaşam döngüsü yönetim yazılımı benimsedikten sonra, şirket AI ve ML uygulama süresini pazara günlere ve bazı durumlarda saatlere indirmeyi başardı. Süreç iyileştirmesi, kurumsal veri bilimcilerinin, zamanlarının% 90'ını, zamanın% 80'ini uygunsuz uygulama süreçlerinden kaynaklanan teknik zorlukların çözümünde harcamak yerine veri modeli geliştirme için harcamasını sağladı.

Bu önemlidir, çünkü büyük verilerinizi ve yapay zeka ve ML modelleme, geliştirme ve teslimat süreçlerini ne kadar uzun süre uzatırsanız, hazır olduklarında zaten güncel olmayan modelleme, veri ve uygulamalarla sonuçlanma riski artar. uygulanacak. Sadece uygunluk alanında, bu risk ve maruziyet yaratır.

"İşletmelerin yapay zeka ve makine öğrenimi projelerini hayata geçirirken karşılaştıkları üç büyük sorun, projeleri, veri performansı bozulmasını ve uyumla ilgili sorumluluk ve kayıpları hızlı bir şekilde uygulayamamalarıdır." ModelOP, veri bilimi AI ve ML modellerini dağıtan, izleyen ve yöneten yazılımlar sağlar.

GÖRMEK: GitHub'da barındırılan makine öğrenimi için en iyi 10 dil (ücretsiz PDF) (TechRepublic)

Bailey, çoğu sorunun mülkiyet ve işbirliği eksikliğinden kaynaklandığına inanıyor
veri modellerinin zamanında üretime gelmesi söz konusu olduğunda veri bilimi, BT ve iş ekipleri arasında. Buna karşılık, bu gecikmeler kârlılığı ve işe başlama zamanını olumsuz yönde etkiler.

Bailey, "Kuruluşların veri modellerinin yaşam döngüsünü yönetmekte güçlük çekmesinin bir başka nedeni, bugün veri bilimi ve makine dili modelleri üretmek için birçok farklı yöntem ve araç olması, ancak bunların nasıl dağıtıldıkları ve yönetildiklerine dair bir standart olmamasıdır." Dedi.

Büyük veri, yapay zeka ve ML yaşam döngülerinin yönetimi, bazı "ağır kaldırma" işlemlerini yapan yazılım ve otomasyona sahip olmanın ötesine geçen olağanüstü görevler olabilir. Ayrıca, birçok kuruluş bu görevler için politika ve prosedürlerden yoksundur. Bu ortamda veriler hızla tarihlenebilir, uygulama mantığı ve iş koşulları değişebilir ve insanların makine dili uygulamalarına öğretmesi gereken yeni davranışlar ihmal edilebilir.

GÖRMEK: Teletıp, AI ve derin öğrenme sağlık hizmetlerinde devrim yaratıyor (ücretsiz PDF) (TechRepublic)

Kuruluşlar, büyük verilerine, Yapay Zeka ve ML uygulamalarına ayırdıkları zaman ve yeteneğin alakalı olmasını nasıl sağlayabilir?

1. Veri bilimi, BT ve son kullanıcılar arasında politikalar ve prosedürler içeren bir işbirliği ekibi oluşturun

Çoğu kuruluş, veri bilimi, BT ve son kullanıcılar arasındaki işbirliğinin önemli olduğunu kabul eder, ancak mutlaka bunu izlemezler. Departmanlar arasındaki etkili işbirliği, herkesin veri hazırlama, uyumluluk, pazara sunma hızı ve ML için öğrenme alanlarında bağlı olduğu açıkça ifade edilen politikalara ve prosedürlere bağlıdır.

2. Makine dil öğrenme döngünüzü aktif tutun

Şirketler genellikle alandaki büyük veri, yapay zeka ve ML uygulamaları için mantık ve verileri güncellemek için düzenli aralıklar oluşturamazlar. Öğrenme güncelleme döngüsü sürekli olmalıdır – algoritmalarınız ve çalıştıkları dünya arasında eşzamanlılık sağlamanın tek yolu budur.

3. AI ve ML uygulamaları ve artık değer sağlamayan veriler için emeklilik politikaları ve prosedürleri var

İşlem sistemi muadilleri gibi, bazı AI ve ML uygulamalarının günlerini göreceği bir zaman gelecek. Bu onların yaşam döngülerinin sonu ve yapılacak en uygun şey onları emekliye ayırmak.

4. Yaşam döngüsü otomasyon araçlarını kullanın

Büyük veri, AI ve ML için yaşam döngüsü bakım işlevlerinizin bazılarını otomatik hale getirebiliyorsanız, bunu yapın. Otomasyon yazılımı, veri bilimi BT ve üretimi arasındaki aktarımları otomatikleştirebilir. Dağıtım işlemini bu kadar kolaylaştırır.

Ayrıca bakınız

Source link

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*