Статья в партнерстве с ModelOp Неслучайно компании инвестируют в ИИ на беспрецедентных объемах в то время, когда они испытывают огромное давление с целью внедрения инноваций. Модели искусственного интеллекта, разработанные специалистами по обработке данных, дают предприятиям новую информацию, позволяют использовать новые и более эффективные способы работы и помогают определять возможности для снижения затрат и внедрения новых прибыльных продуктов и услуг. Возможности использования..

Modelops 2022: состояние практики Как корпоративные лидеры, ориентированные на ИИ, внедряют лучшие практики для обеспечения успеха бизнеса, управляя и масштабируя свои инициативы в области ИИ Введение в ModelOps ModelOps помогает организациям внедрять решения ИИ, организовывать путь к масштабному внедрению ИИ, а также интегрировать навыки DataOps, ITOps и DevOps. В качестве основных возможностей предприятия ModelOps включает в себя процессы, операции, инструменты и технологии,..

Знакомство с преимуществами, ограничениями и приложениями ModelOps и их отличиями от MLOps. Что такое ModelOps? ModelOps (или Model Operations) — это структура или практика, которая используется для решения задач DevOps в управлении моделями машинного обучения. Его основная цель — операционализировать аналитику или перевести модели из стадии разработки в производство, таким образом превратив моделирование из академического упражнения в коммерческую выгоду. Он эффективно использует..

Этап исследований и разработок ( НИОКР) построения модели ИИ для решения бизнес-проблем характеризуется быстрым исследованием и итерацией. Все на столе, и эксперименты поощряются, от понимания того, как сформулировать проблему, до определения того, как наиболее эффективно использовать имеющиеся данные, до обнаружения архитектуры модели с наилучшей производительностью. В отличие от этого, этап операционализации разработки модели ИИ требует, чтобы модель была полностью охарактеризована,..