如何實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)？

如何實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)？

實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品和服務(wù)取得成功的關(guān)鍵一步。

讓我們討論一下MLOps如何幫助企業(yè)高效解決問(wèn)題。

實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)，即現(xiàn)在所稱的“MLOps”，是許多行業(yè)的最新趨勢(shì)。然而，許多企業(yè)在這個(gè)過(guò)程中遇到了困難。運(yùn)營(yíng)是企業(yè)每天都在做的事情；其經(jīng)營(yíng)自己的工廠、辦公室、商店等等。但“實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)”是什么意思呢？以下是在業(yè)務(wù)中利用MLO的一些方法。

定義業(yè)務(wù)問(wèn)題

首先，需要定義業(yè)務(wù)問(wèn)題。想要解決的關(guān)鍵問(wèn)題是什么，需要有一個(gè)特定的目標(biāo)，例如增加銷售額或降低客戶流失率；或者有一個(gè)特定的用例，例如向購(gòu)物應(yīng)用添加圖像識(shí)別。業(yè)務(wù)問(wèn)題將指導(dǎo)使用MLOps。

收集正確的數(shù)據(jù)

其次，需要收集正確的數(shù)據(jù)。使用的數(shù)據(jù)會(huì)影響模型的質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)不正確，模型就會(huì)不正確。確保使用的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，并反映所需的用例。例如，如果想要對(duì)結(jié)帳率進(jìn)行建模，則應(yīng)使用反映結(jié)帳率的數(shù)據(jù)，例如訂單和商品信息。如果想對(duì)客戶購(gòu)買的商品進(jìn)行建模，應(yīng)該使用產(chǎn)品和訂單信息。如果要對(duì)客戶情緒建模，應(yīng)該使用與客戶情緒相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如評(píng)論數(shù)據(jù)。

構(gòu)建可靠且可擴(kuò)展的MLOPS平臺(tái)

再者，需要構(gòu)建一個(gè)可靠且可擴(kuò)展的MLOps平臺(tái)。構(gòu)建這樣的平臺(tái)對(duì)于實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目至關(guān)重要。可擴(kuò)展的平臺(tái)將能夠處理比當(dāng)前處理能力更多的數(shù)據(jù)，并構(gòu)建和擴(kuò)展更多的模型。反過(guò)來(lái)，這將能夠利用MLOps。這可以通過(guò)使用基于云的托管機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)來(lái)做到這一點(diǎn)。這些平臺(tái)清理、組織和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，通過(guò)消除大量手動(dòng)工作，使構(gòu)建和實(shí)施人工智能項(xiàng)目變得更加容易。

決定構(gòu)建正確的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品/服務(wù)

最后，需要決定構(gòu)建正確的ML產(chǎn)品/服務(wù)。這將基于試圖解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題。例如，如果想要預(yù)測(cè)結(jié)帳率，可能需要使用推薦引擎解決方案；或者如果想要預(yù)測(cè)某些產(chǎn)品的需求，可能需要使用預(yù)測(cè)解決方案。一旦決定構(gòu)建正確的產(chǎn)品或服務(wù)，就需要實(shí)施該解決方案?？梢允褂弥斑x擇的托管的基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)來(lái)完成此操作，這將更輕松構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型，從而節(jié)省時(shí)間和精力。

一旦成功地將MLOps用于業(yè)務(wù)，便可開(kāi)始使用其來(lái)解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題，并使AI項(xiàng)目更加成功和可持續(xù)。

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