调整AI和机器学习部署的4种方法
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-04
在为其AI和ML应用程序的开发和部署采用生命周期管理软件
该公司能够将其AI和ML应用程序的上市时间缩短至几天，有时甚至可以减少至数小时，流程的改进使公司数据科学家可以将90％的时间花在数据模型开发上，而不是将80％的时间花在解决由笨拙的部署流程引起的技术挑战上，这一点很重要，因为您扩展大数据以及AI和ML建模，开发和交付流程的时间越长，终在准备就绪时就面临已经过时的建模，数据和应用程序的风险就越大将要执行。仅在合规领域，这会带来风险和风险。
企业在推出人工智能和机器学习项目时面临的三个主要问题是无法快速部署项目
数据性能下降以及与合规性有关的责任和损失，部署监视和管理数据科学AI和ML模型，及时将数据模型投入生产而缺乏数据科学，IT和业务团队之间的所有权和协作，反过来这些延迟也会对获利能力和入市时间产生负面影响，企业难以管理其数据模型的生命周期的另一个原因是，当今有许多不同的方法和工具可用于生成数据科学和机器语言模型，但是对于如何部署和管理它们却没有标准。
大数据AI和ML生命周期的管理可能是巨大的任务
而不仅仅是软件和自动化可以完成一些繁重的工作，同样许多企业缺乏用于这些任务的政策和程序，在这种环境下，数据可能会迅速过时，应用程序逻辑和业务条件可能会发生变化，人们必须教给机器语言应用程序的新行为可能会被忽略。
企业如何确保他们投入大数据，AI和ML应用程序的时间和才华保持相关性？
1.在数据科学，IT和终用户之间建立协作团队，其中包括政策和程序
大多数组织都承认，数据科学，IT和终用户之间的协作很重要，但是并不一定要坚持下去。部门之间的有效合作取决于每个人在数据准备，合规性，上市速度和学习机器学习方面所遵循的明确阐述的政策和程序。
2.保持机器语言学习周期活跃
公司经常无法建立固定的时间间隔来为现场的大数据，AI和ML应用程序更新逻辑和数据。学习更新周期应该是连续的-这是确保算法与算法运行环境之间并发性的方法。
3.制定针对AI和ML应用程序和数据不再提供价值的退休政策和程序
像他们的交易系统对手一样，将来会有一些AI和ML应用程序出现的时代。这是他们生命周期的尽头，而要做的适当事情就是退休他们。
4.使用生命周期自动化工具
该公司能够将其AI和ML应用程序的上市时间缩短至几天，有时甚至可以减少至数小时，流程的改进使公司数据科学家可以将90％的时间花在数据模型开发上，而不是将80％的时间花在解决由笨拙的部署流程引起的技术挑战上，这一点很重要，因为您扩展大数据以及AI和ML建模，开发和交付流程的时间越长，终在准备就绪时就面临已经过时的建模，数据和应用程序的风险就越大将要执行。仅在合规领域，这会带来风险和风险。
企业在推出人工智能和机器学习项目时面临的三个主要问题是无法快速部署项目
数据性能下降以及与合规性有关的责任和损失，部署监视和管理数据科学AI和ML模型，及时将数据模型投入生产而缺乏数据科学，IT和业务团队之间的所有权和协作，反过来这些延迟也会对获利能力和入市时间产生负面影响，企业难以管理其数据模型的生命周期的另一个原因是，当今有许多不同的方法和工具可用于生成数据科学和机器语言模型，但是对于如何部署和管理它们却没有标准。
大数据AI和ML生命周期的管理可能是巨大的任务
而不仅仅是软件和自动化可以完成一些繁重的工作，同样许多企业缺乏用于这些任务的政策和程序，在这种环境下，数据可能会迅速过时，应用程序逻辑和业务条件可能会发生变化，人们必须教给机器语言应用程序的新行为可能会被忽略。
企业如何确保他们投入大数据，AI和ML应用程序的时间和才华保持相关性？
1.在数据科学，IT和终用户之间建立协作团队，其中包括政策和程序
大多数组织都承认，数据科学，IT和终用户之间的协作很重要，但是并不一定要坚持下去。部门之间的有效合作取决于每个人在数据准备，合规性，上市速度和学习机器学习方面所遵循的明确阐述的政策和程序。
2.保持机器语言学习周期活跃
公司经常无法建立固定的时间间隔来为现场的大数据，AI和ML应用程序更新逻辑和数据。学习更新周期应该是连续的-这是确保算法与算法运行环境之间并发性的方法。
3.制定针对AI和ML应用程序和数据不再提供价值的退休政策和程序
像他们的交易系统对手一样，将来会有一些AI和ML应用程序出现的时代。这是他们生命周期的尽头，而要做的适当事情就是退休他们。
4.使用生命周期自动化工具
如果您可以针对大数据，AI和ML自动执行某些生命周期维护功能，请执行此操作。自动化软件可以自动化数据科学IT与生产之间的切换。它使部署过程变得容易得多。
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