Как автоматизировать алгоритмы машинного обучения, чтобы они приносили максимум пользы

Сейчас компании по всему миру используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), чтобы на основе данных совершать прорывы в самых разных отраслях: например, в медицине это новые методы лечения, в финансах — снижение рисков, в работе с клиентами — улучшенная персонализация. Организации стремятся как можно скорее внедрить ИИ и машинное обучение, чтобы получить конкурентное преимущество и вывести на рынок инновационные продукты. Но для этого нужно много данных, а также новые навыки и инструменты, включая data science и средства для внедрения в эксплуатацию механизмов по созданию моделей ИИ и машинного обучения. В разработке ПО уже давно известны понятия DevOps и Agile. Сейчас организациям потребуется внедрить MLOps (от англ. machine-learning operations), чтобы инициативы по ИИ и машинному обучению приносили нужные результаты.

Модуль изображения

Пожалуйста, заполните форму ниже, чтобы получить этот файл по электронной почте.

Да, я хотел бы получать сообщения от DIS Group о продуктах, решениях и событиях.Даю согласие на обработку персональных данных.