Как стать информатором
6 января 2023 г.Операции программ ИИ
Передача данных — это функция, находящаяся между бизнесом и технологами. Преодоление разрыва между создателями и пользователями ИИ и поиск надлежащей структуры управления для управления ИИ.
Она или он являются экспертами в использовании анализа данных, чтобы помочь организациям лучше понять своих клиентов и принимать более обоснованные решения. У них есть возможность интерпретировать большие объемы данных и преобразовывать их в полезную информацию, которая может использоваться для принятия бизнес-решений.
Они также умеют визуализировать данные таким образом, чтобы их было легко понять и интерпретировать. Они часто тесно сотрудничают с отделами маркетинга и продаж, помогая им выявлять тенденции в поведении клиентов, разрабатывать целевые кампании и оптимизировать их общую эффективность.
По сути, это руководитель программы, хорошо знакомый с ландшафтом технологических предприятий и обладающий базовыми способностями понимать данные, работать с ними и анализировать их.
Чтобы современный руководитель программы мог эффективно руководить группами данных в мире стратегий работы с большими данными, прежний жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC) теперь управляется как жизненный цикл разработки модели (MDLC).
Жизненный цикл проектов машинного обучения
- Определите проблему. Первым шагом в любом проекте машинного обучения является определение проблемы, которую вы пытаетесь решить. Сюда входит понимание бизнес-целей, имеющихся данных и желаемых результатов.
2. Сбор и исследование данных. Следующим шагом является сбор и изучение соответствующих данных. Это включает в себя понимание типов данных, количества объектов, распределения данных и любых взаимосвязей между объектами.
3. Предварительная обработка данных. После того, как данные собраны и исследованы, их необходимо предварительно обработать. Это включает в себя очистку данных, обработку отсутствующих значений и преобразование данных в формат, подходящий для модели.
4. Построение модели. После предварительной обработки данных настало время построить модель. Это включает в себя выбор подходящего алгоритма и настройку параметров для получения наилучших результатов.
5. Оценка модели. После создания модели ее необходимо оценить. Это включает в себя измерение производительности модели на проверочном наборе и сравнение ее с другими моделями для выбора лучшей.
6. Развертывание модели. Последний шаг — развертывание модели. Это включает запуск модели в производство, настройку системы для мониторинга производительности модели и обеспечение того, чтобы модель работала должным образом.
Внедрение ИИ в производство:
Под развертыванием программного обеспечения понимается процесс предоставления программного приложения или системы для использования.
Это может включать установку программного обеспечения на компьютер или сервер, его настройку для работы с необходимыми аппаратными и программными компонентами, а также тестирование, чтобы убедиться, что оно работает правильно.
<цитата>Сокращение разрыва между создателями и пользователями ИИ и поиск надлежащей структуры управления для управления ИИ.
Соответственно, внедрение ИИ относится к процессу внедрения и использования искусственного интеллекта (ИИ) в организации.
Это включает в себя создание и обучение моделей ИИ, их интеграцию в бизнес-процессы и системы и их развертывание, чтобы организация могла использовать свои возможности.
Внедрение ИИ также включает разработку и реализацию стратегий управления, обслуживания и обновления моделей ИИ с течением времени, а также решение любых проблем, которые могут возникнуть.
В то время как развертывание программного обеспечения направлено на обеспечение доступности программного приложения или системы, внедрение ИИ включает в себя внедрение и использование ИИ в организации для повышения ценности бизнеса.
Оба процесса включают ряд технических и логистических соображений. Тем не менее, они имеют разные цели и сосредоточены на разных аспектах процесса внедрения технологии.
Современный руководитель программы должен обладать навыками и знаниями об этих существенных различиях, чтобы хорошо управлять ожиданиями внешних заинтересованных сторон, сохраняя при этом реалистичный и целенаправленный план проекта.
Итак, есть ключевые аспекты, в которые превратилось управление программами, в то время как предприятия продолжают расширять свои операции с данными и проекты ИИ. Менеджеры программ должны быть в курсе новейших технологий, передового опыта и тенденций, чтобы добиться успеха в этой роли.
Также опубликовано здесь
Оригинал