MLOps и промышленный ИИ развиваются быстро и их не остановить
10 марта 2022 г.Мне всегда интересно, что будет дальше, но я получил ответ, когда узнал, что AI и MLOps не остановить. И то, и другое изменит весь сценарий отраслей, даже последние тенденции, которые мы наблюдаем. Непрерывная эволюция DevOps в сочетании с машинным обучением для разработки корпоративных приложений является серьезной причиной.
Примером в реальном времени является сектор здравоохранения. Во многих статьях в Интернете сообщалось, что опыт пациентов и медицинская практика изменились благодаря современным технологиям, таким как AI ML или чат-боты в сфере здравоохранения. Другим лучшим примером является производственный сектор, который развивается в рамках Индустрии 4.0. Теперь отрасли без колебаний используют интеллектуальные устройства, датчики и технологически ориентированные процессы для интеллектуального производства.
Я больше рад поделиться с читателями преимуществами MLOps, такими как:
- Жизненный цикл машинного обучения полностью поддерживает быстрые инновации.
- Машинное обучение позволяет легко вносить изменения.
- Это устраняет все узкие места, которые могут препятствовать трансформации бизнеса в области ИИ.
- Разработка, поставка, развертывание и управление — это четыре столпа отраслей, которые можно оптимизировать с помощью машинного обучения в отличных условиях.
- Это позволяет экспертам-людям контролировать производственные модели.
Для начинающих читателей здесь я упомяну основные определения AI & ML, которые помогут им более комфортно изучать тему, которую мы здесь читаем.
- Машинное обучение
Большую часть времени вы найдете машинное обучение и искусственный интеллект вместе. Причина в том, что машинное обучение — это одна из ветвей ИИ, где другими ветвями являются обработка естественного языка, искусственная нейронная сеть (ИНС) и робототехника.
Проще говоря, его определение можно понимать как следующее за концепцией ML; машины учатся на данных вместо очевидного программирования. Однако этот процесс сложен и требует усилий специалистов по данным и разработчиков ИИ.
Согласно статистике, опубликованной на Statista.com, в 2021 году среди всех вариантов использования основное внимание уделялось улучшению качества обслуживания клиентов (57%). Другими вариантами использования ML были удержание клиентов, обнаружение мошенничества, повышение узнаваемости бренда и другие.
- Искусственный интеллект
Определение ИИ просто понять, что заставить машину действовать с человеческим интеллектом. Это одна из технологий, которая постоянно развивается и даже является самой популярной темой для дискуссий. Это заслуга Алана Тьюринга и Джона Маккарти. Конечная цель ИИ — сделать машину умной.
Согласно нынешнему сценарию, ИИ — это не выдумка и не воображение. Это реальность, которую мы можем наблюдать в нашем окружении. Каждый день исследователи ИИ пытаются сделать машину умнее, чем ее предыдущая версия.
Один из фантастических веб-сайтов, где можно прочитать о научных фактах и новостях, ориентированных на исследования, — ScienceDaily, опубликованный 11 февраля 2022 года, о том, что носимые повязки могут помочь людям, живущим с протезами рук. Ранее, 8 февраля, они опубликовали, что роботы с самочувствием теперь оснащены насосами с электрохимическим приводом. В сочетании с большими данными и искусственным интеллектом можно сохранить дикую природу, включая большие наборы данных и интеллектуальные устройства отслеживания.
Это только один пример; существуют и другие примеры. Эти примеры не для наполнения контента или увеличения объема статьи. Новые читатели должны понять 360-градусный охват ИИ. Позже это поможет им взаимодействовать с MLOP и промышленным ИИ.
Любопытство по поводу MLOps и его этапов
Не только читатели, но и бизнес интересуются MLOps. Они пытаются выяснить, как промышленный ИИ и MLOps могут помочь им в будущих преобразованиях. Прежде чем мы перейдем к основной информации, я хотел бы упомянуть факт, основанный на отчете, опубликованном Deloitte. В нем говорится, что к 2025 году MLOps будет увеличен до 4 миллиардов долларов.
В верхнем разделе мы рассмотрели базовое определение, а в этом разделе вы познакомитесь с MLOps и его этапами.
В определении MLOps говорится, что это процесс оптимизации производства моделей с повышением качества за счет следования процессу автоматизации. В нем участвуют специалисты по обработке данных и инженеры. Он предлагает ряд преимуществ для бизнеса, от экспериментов до управления нормативными требованиями.
Давайте немного отвлечемся от темы; здесь я собираюсь упомянуть некоторые соответствующие тематические исследования по этой теме. Одними из лучших тематических исследований машинного обучения с искусственным интеллектом, реализованных IBM, являются Wunderman Thompson и Humana.
я. Wunderman Thompson работает в качестве партнера по развитию и консультанта, предоставляя решения, ориентированные на брендинг, включая CRM, CX и технологии. Они используют машинное обучение для продвижения бренда, привлечения новых клиентов и управления данными.
II. Мы не можем отделить машинное обучение от ИИ, поскольку ИИ — это корень машинного обучения, поэтому вы будете удивлены, узнав, что может обещать диалоговый ИИ. Humana — ведущая компания медицинского страхования с 13 миллионами клиентов в США — сократила стоимость предварительного звонка с помощью решения IBM для разговорного ИИ.
Эти тематические исследования можно рассматривать как прекрасные примеры, указывающие на скрытые возможности для отраслей.
Вернемся к теме и рассмотрим следующие этапы MLOps.
- Обнаружение вариантов использования: В процессе совместной работы специалисты по данным и предприятия сначала определяют проблему, преобразуют ее в постановку задачи, а затем определяют цели, которые будет выполнять машинное обучение.
- Инженерия данных: Опять же, ключевым игроком является сотрудничество между учеными и инженерами по обработке данных. Обычно они собирают, систематизируют и обрабатывают данные для моделирования.
- Конвейер машинного обучения: конвейер машинного обучения в сочетании с CI/CD обеспечивает точный поток данных. Данные используются для обучения моделей. Исследователи данных проводили с ним эксперименты. Это работает так, как будто всякий раз, когда добавляются новые данные, начинается переобучение модели.
- Производственное развертывание: четко соответствует методу, который позволяет экспертам интегрировать модель машинного обучения в существующую производственную систему и среду для практического использования. Производственное развертывание может быть выполнено тремя способами: веб-сервисы, используемые для прогнозирования, пакетное прогнозирование по требованию и вычисления на периферийных устройствах.
- Мониторинг производства: на этом этапе выясняется, работает ли модель в соответствии с ожиданиями или нет. Эксперты, используя новые алгоритмы и данные, проводят эксперименты. Для производства мониторинг требований к памяти и вычислительным ресурсам также является важным термином.
Как MLOps помогают компаниям в будущей трансформации?
MLOP быстро развиваются, и очень скоро в сегменте рынка произойдут новые изменения. Большинство крупных корпораций приветствуют операции машинного обучения, и единственная причина — получить преимущество в конкурентной борьбе. Среди его нескольких преимуществ одним из ключевых преимуществ, которым я хотел бы поделиться, является то, что он упрощает планирование стратегии и помогает менеджерам фантастически реализовать ее.
Ответ на заданный вопрос, начиная с этого сегмента, можно найти в следующих преимуществах MLOps:
- Улучшенное управление жизненным циклом
С момента запуска машинного обучения было доказано, что оно отлично работает, когда речь идет об автоматизации. С другой стороны, автоматизация — многообещающий процесс, помогающий улучшить жизненный цикл. Это сокращает время, затрачиваемое предприятием на выполнение ручных операций. MLOps позволяет безукоризненно автоматизировать большую часть ручной работы. Косвенно, это также снижает стоимость.
- Улучшенная связь
Общение между людьми или между отделами прочно связывает всю организацию. MLOps помогает предприятиям установить надежный канал связи и устранить узкие места.
Лучше всего создать набор операций для каждого сотрудника, который устранит вероятность какой-либо операционной избыточности. После подготовки чек-листа менеджер может разослать его всем сотрудникам. После завершения они могут изменить и поделиться им снова.
- Сосредоточенное сотрудничество через MLOps
Расширяя вышеизложенный пункт, общение и сотрудничество имеют решающее значение для любой организации. Отсутствие сотрудничества всегда создает пространство для грубых ошибок, которых нам с вами не хотелось бы. Итак, снова приходит MLOps, чтобы спасти нас от грубых ошибок, и причина в том, что он отлично работает в отношении требований совместной работы.
Один отдел может поделиться задачей с другим, где все заинтересованные стороны могут наблюдать за тем, что было сделано и что будет дальше. Это работает так же, как сотрудники и менеджеры могут получить доступ к более раннему общению и контрольному списку в конвейере. Это сокращает время ожидания ответа и обрабатывает неэффективные электронные письма.
- Улучшенное соответствие нормативным требованиям
Еще одним фантастическим преимуществом MLOps является то, что он помогает лучше регулировать соответствие требованиям. С другой стороны, он творит чудеса в преобразовании [промышленного рабочего процесса с помощью искусственного интеллекта] (https://devtechnosys.com/insights/tips-to-transform-industrial-workflow-with-artificial-intelligence/). В связи с растущими требованиями регулирующие правила становятся более строгими. MLOps может помочь вам реализовать модели в соответствии с требуемыми стандартами.
- Оптимизированный рабочий процесс
Автоматизация — это одно из качеств AI & ML, которое предоставляет организациям полную свободу действий для достижения операционной эффективности. Он поддерживает оба типа операций, то есть внутренние и внешние. С другой стороны, получать обратную связь в режиме реального времени очень просто. MLOps также позволяет компаниям получать обратную связь от своих сотрудников в режиме реального времени. В заключение можно сказать, что операции машинного обучения помогают оптимизировать рабочие процессы.
- Простое внедрение и развертывание
Этот пункт вы можете посвятить всем вышеперечисленным пунктам. Тем не менее, запутался, так что позвольте мне прояснить это. В приведенных выше пунктах мы обсудили преимущества улучшенного управления жизненным циклом, улучшенных коммуникаций, целенаправленного сотрудничества с помощью MLOps, улучшенного соответствия нормативным требованиям и оптимизированного рабочего процесса. Все эти преимущества, в свою очередь, упрощают внедрение и развертывание моделей машинного обучения.
Последние слова с моей стороны-
Поскольку MLOps и промышленный ИИ — очень обширная тема для обсуждения, чтения и написания, вы также можете найти дополнительную информацию об этом в Интернете. Дело в том, что MLOps & Industrialized очень нужны для оперативной дисциплины. Он остается выгодным в нескольких отношениях. Большинство крупных брендов приняли его, а некоторые другие находятся в процессе принятия. Будущее будет более ярким с MLOP.
Кроме того, здесь я также добавляю некоторые справочные ссылки для вашей справки:
Оригинал