学习机器的操作(MLOps)之后企业获得哪些好处能提升企业价值？

随着时间的推移，价值不断提供。为了保证组织从人工智能投资中获得最大的投资回报，企业员工需要机器学习和操作(MLOps)。学习机器的操作(MLOps)是技术和实践的组合，提供了可扩展且受控制的方式来在生产环境中部署和管理机器学习模型。借助学习机器的操作(MLOps)，该组织能够将人工智能项目从优秀的科学实验转变为有影响力的利润驱动程序。下面我们来看看学习机器的操作(MLOps)之后企业获得哪些好处能提升企业价值？

1、学习机器的操作(MLOps)哪些好处之缩短生产时间。

虽然数据科学家可以定义他们希望使用人工智能来解决、开发和测试模型的业务问题，但是他们通常需要IT部门来部署模型。

IT工作者的技能不同于数据科学家，他们的背景是基础设施、应用监控、安全和软件开发。在很多情况下，他们不知道模型是什么，也不知道它能做什么。环境会发生变化，模型甚至需要在投入生产后更新——这是它做不到的，因为它们使用的操作系统和编程语言不同于数据科学家。

学习机器的操作(MLOps)可以通过创建一个集中式枢纽来帮助解决此问题，在该枢纽中，它们可以一起工作以使人工智能正常运行。作为一个自动化的过程，学习机器的操作(MLOps)由于自行操作，数据科学家和IT人员不必担心重新编码语言，漂移不同的操作系统或模型。相反，它只是将模型无缝高效地投入生产，因此可以开始交付商业价值。

2、学习机器的操作(MLOps)哪些好处之监控和管理模式。

模型一旦投入生产，就需要对其进行监控和适当的管理。很多组织没有意识到人工智能模型会随着时间的推移而变化，这意味着如果不经常更新，他们的预测就会变得不那么准确。因此，模型监控对于保证他们使用准确的数据并正确执行非常重要。如果没有得到适当的监控，组织可能会失去利益相关者的信任，甚至失去收入。

模型管理同样重要，以确保组织最好地使用人工智能技术。随着组织为客户和业务流程的关键应用程序开发模型，对管理的需求变得非常重要。生产模型管理的目标是通过控制访问和建立的更新过程，最大限度地提高成功部署的机会，最大限度地降低风险。组织可以最大限度地降低风险，保证法律法规的合规性，通过限制谁能更新模型，维护合适的活动和预测日志，并创建可重复的过程来扩大人工智能的应用。

3、学习机器的操作(MLOps)哪些好处之加强对未来未知的预测。

正如我们过去看到的，世界可以快速变化，所以需要适当的商业决策和运营。虽然这些异常时期可能会使模型混乱，消费者行为等事情难以预测，但机器学习和操作(MLOps)这些异常数据集可以帮助组织获得，即使在极度动荡的情况下(比如冠状病毒疫情)也可以使用。

借助于机器学习操作(MLOps)，组织可以通过在更新的数据集中重新训练模型来“重置”模型，然后快速重新部署到生产环境中。他们可以提供数据漂移方式和程度的指导，强调哪些模型不再做出准确的预测。还有其他时间段的历史数据，比如1973年的石油危机或飓风危机，可以帮助组织预测像冠状病毒这样严重危机的长期影响。机器学习和操作是因为疫情的影响每天都在发展和变化。(MLOps)可以同时保持对数据可能偏差的监控，数据发生时使用自动化功能立即通知数据和准确性漂移。这样，组织就可以快速重新调整其模型，并获得与市场同步所需的意见。

学习机器的操作(MLOps)当与其他人工智能工具结合使用时，预测会变得更加准确，组织可以快速调整路线，以满足不断变化的消费者需求。例如，当模型在新数据集(如上述数据集)上进行训练，然后用于需求预测时，品牌可以更准确地预测需求，以确保洗手液和卫生纸等产品不再短缺。同样，当你使用机器学习和操作时(MLOps)在定期监控和更新模型时，组织可以使用时间序列等方法来检查对其业务的持久影响，并使用它来解决其他问题集，如优化人员配置水平和管理库存。

如今，随着世界的快速发展，组织需要准确可靠的预测来帮助他们做出商业决策。然而，组织很难在大规模部署和监控人工智能模型之前做到这一点。使用机器学习操作(MLOps)在实践和解决方案中，组织可以拥有应对这个前所未有的时代所需的工具，最终可以从人工智能投资中看到所有的价值。

标签：机器学习,机器学习算法,MLOps,人工智能