Informatica Principal Product Manager, ABHILASH MULA
此篇文章將討論組織如何成功部署其 ML 模型並將 AI 投入生產。
具有機器學習 (ML) 可以帶來的所有好處，具有諷刺意味的是，很少有組織根據其 AI/ML 模型實施或制定業務決策。讓我們回顧一下 ML 的基礎知識，並了解新的解決方案如何幫助部署 ML 模型，從而使 AI 獲得應有的認可。
什麼是機器學習，它有什麼作用？
ML 是人工智能 (AI) 的一個子集，其中算法發現數據中的模式，包括批次處理和流數據。ML 模型從過去的經驗中學習，並根據他們的經驗進行預測。因此，例如，零售商可以根據客戶的歷史購買模式構建個性化優惠，並將該數據與即時活動相結合。這包括網絡搜索、當前地理位置、移動應用程序中的活動等。從那裡他們可以構建 ML 模型來預測客戶購買特定產品的傾向。這通過在正確的時間向正確的客戶提供正確的報價來推動數據驅動的活動並提高投資回報率。
ML 使組織能夠根據數據和見解而不是直覺做出決策。此外，隨著接觸新數據，ML 模型變得更加智能和準確。一個例子是google地圖如何通過添加交通條件來提供更快的路線。
機器學習市場驅動因素和趨勢
隨著結構化和非結構化數據的快速增長，組織希望從數據中獲取價值，以獲得競爭優勢並改善客戶體驗。為了實現這一目標，ML 已成為發揮數據潛力的重要方法。機器學習還使企業更具創新性、效率和可持續性。許多高效的 ML 應用程序在現實環境中的成功未能達到預期。
根據 NewVantage Partners 的一項調查，只有 15% 的領先企業已將 AI 能力部署到任何規模的生產中(註1)。大多數領先的組織都有大量的人工智能投資，但他們獲得真正商業利益的道路充滿挑戰。
許多 ML 項目失敗的原因是許多概念證明從未投入生產。ML 社區一直專注於構建 ML 模型，而不是構建可用於生產的 ML 產品。因此，它們無法對生成的、通常是複雜的 ML 系統組件和基礎設施進行必要的協調。這包括在現實環境中自動化和操作 ML 系統所需的角色。
MLOps 如何為 AI/ML 項目帶來價值
機器學習操作 (MLOps)是簡化 ML 模型的過程。MLOps 專注於數據模型的部署、操作和執行。這套標準實踐可讓您大規模啟用 AI 的全部功能。它還使您能夠實時交付可信的、機器主導的決策。MLOps 結合了模型開發和運營技術。這對於高性能 AI 解決方案至關重要。
許多組織遵循該流程來構建、測試和訓練 ML 模型。但是您如何提供持續的反饋呢？一旦模型投入生產，這一點尤其重要。數據科學家不能負責管理端到端的機器學習管道。需要一個具有適當技術技能組合的團隊來管理編排。這建立了模型的持續交付週期，並構成了基於 AI 的系統的基礎。
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什麼是機器學習，它有什麼作用？