如何實施機器學(xué)習？

實施機器學(xué)習是人工智能驅(qū)動的產(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)高效解決問題。

實施機器學(xué)習，即現(xiàn)在所稱的“MLOps”，是許多行業(yè)的最新趨勢。然而，許多企業(yè)在這個過程中遇到了困難。運營是企業(yè)每天都在做的事情；其經(jīng)營自己的工廠、辦公室、商店等等。但“實施機器學(xué)習”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)問題

首先，需要定義業(yè)務(wù)問題。想要解決的關(guān)鍵問題是什么，需要有一個特定的目標，例如增加銷售額或降低客戶流失率；或者有一個特定的用例，例如向購物應(yīng)用添加圖像識別。業(yè)務(wù)問題將指導(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)會影響模型的質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)不正確，模型就會不正確。確保使用的數(shù)據(jù)準確性，并反映所需的用例。例如，如果想要對結(jié)帳率進行建模，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。如果想對客戶購買的商品進行建模，應(yīng)該使用產(chǎn)品和訂單信息。如果要對客戶情緒建模，應(yīng)該使用與客戶情緒相關(guān)的數(shù)據(jù)，例如評論數(shù)據(jù)。

構(gòu)建可靠且可擴展的MLOPS平臺

再者，需要構(gòu)建一個可靠且可擴展的MLOps平臺。構(gòu)建這樣的平臺對于實施機器學(xué)習項目至關(guān)重要?？蓴U展的平臺將能夠處理比當前處理能力更多的數(shù)據(jù)，并構(gòu)建和擴展更多的模型。反過來，這將能夠利用MLOps。這可以通過使用基于云的托管機器學(xué)習平臺來做到這一點。這些平臺清理、組織和標準化數(shù)據(jù)，通過消除大量手動工作，使構(gòu)建和實施人工智能項目變得更加容易。

決定構(gòu)建正確的機器學(xué)習產(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)問題。例如，如果想要預(yù)測結(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)測某些產(chǎn)品的需求，可能需要使用預(yù)測解決方案。一旦決定構(gòu)建正確的產(chǎn)品或服務(wù)，就需要實施該解決方案?？梢允褂弥斑x擇的托管的基于云的機器學(xué)習平臺來完成此操作，這將更輕松構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型，從而節(jié)省時間和精力。

一旦成功地將MLOps用于業(yè)務(wù)，便可開始使用其來解決實際業(yè)務(wù)問題，并使AI項目更加成功和可持續(xù)。

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