AI 바카라 게임 사이트 유지 보수 작업 프로세스 [MLOPS]

솔루션 개요

우리는 AI 체계화의 실제 운영 단계에 들어가는 고객에게 머신 러닝 바카라 게임 사이트를 지속적으로 개선하고 체계화 단계를 예상하여 POC 개발을 개발하고 수행하는 유지 관리 및 운영 프로세스 [MLOPS]의 구성을 제공합니다. 시간이 지남에 따라 악화되고 이전 버전을 보관하는 AI 모델을 모니터링함으로써 모델의 배치 및 새로운 버전을 비교하는 성능 평가와 같은 유지 보수를 포함하여 모델을보다 쉽게 ​​유지, 작동 및 재사용 할 수 있습니다.

mlops는 무엇입니까

・ AI 개발 및 기계 학습 바카라 게임 사이트를 지속적으로 개선하기위한 유지 보수 및 운영 메커니즘
・ 개발 단계에서 유지 보수 메커니즘을 통합하여 쉬운 모델 재사용 및 유지 보수

MLOPS를 실현하는 데 중요한 개념은 ML 파이프 라인이며 효율적으로 관리하기위한 워크 플로로 자동화됩니다.
ML 파이프 라인은 데이터 추출, 기능 길이 엔지니어링, 모델 학습 및 모델 배포와 같은 기계 학습 작업을 파이프 라인 세트로 정의합니다.

DevOps와의 차이

Mlops의 기원은 "Devops"에서 파생됩니다. Mlops는 기존 시스템에 적용된 DevOps 개념을 기계 학습 시스템으로 확장 한 것입니다.
(mlops = ml (기계 학습) + 개발 (Dev) + 작동 (OPS))

mlops의 특징, 중요성, 혜택 및 과제

기능	기계 학습에 고유 한 개발 및 운영 문제를 다루는 기능
중요성	・ 기계 학습 모델은 운영 중 환경의 변화로 인해 악화 가능성을 방지 할 수 있습니다 ⇒ 기계 학습 팀, 개발 팀 및 운영 팀은 함께 협력하여 기계 학습 바카라 게임 사이트의 지속적인 피드백과 개선을 제공합니다 ・ 다양한 역할의 엔지니어는 시스템 개발 및 운영에 관여합니다 ⇒ 파이프 라인 각 팀의 개발 및 운영 바카라 게임 사이트는 데이터 처리 및 커뮤니케이션을 촉진하고 배포 및 기타 요인의 자동화를 통한 생산성 향상
Merit	・ 기계 학습을 통합 한 시스템을 효율적으로 개발하고 운영 ・ 짧은 주기로 인적 비용과 시스템 업데이트를 줄여 서비스 수준이 향상됩니다
설문 조사	・ 시간과 인적 비용이 소요됩니다 ⇒ 머신 러닝 모델은 데이터 분석, 모델 개발, 모델 배포, 관리 및 모니터링과 같은 많은 복잡한 작업에서 개발 및 운영이므로 시간이 많이 걸리고 인력 비용 ・ 개발과 운영 측면 간의 심층 협력이 필요합니다 ⇒ 목적은 기계 학습 모델의 개발 및 운영주기를 원활하게 실행하는 것입니다. 따라서 개발 및 운영 팀이 밀접하게 협력 할 수있는 조직 구조가 필요합니다

왜 mlops가 필요합니까?

AI 기계 학습 바카라 게임 사이트를 지속적으로 개선하기위한 AI 개발, 유지 보수 및 운영 체제 개발 단계에서 유지 보수 및 작동 메커니즘을 통합하면 모델을 더 쉽게 재사용하고 유지 관리 할 수 ​​있습니다.

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1. 모델의 악화에 대한 뷰 :​ 우리는 모델이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 작동 상태를 모니터링하고 정확도 저하와 같은 변경 사항을 감지하려고합니다 2. 기존 모델을 참조 할 때 모델과 데이터는 연결할 수 없습니다 : 우리는 과거 실험의 조건과 지식을 보존하고 임시 실험을 줄이고 싶습니다 3. 우리는 매개 변수 조정과 같은 AI 모델을 생성하고 조정하는 사람들의 번거 로움을 줄이고 싶습니다

얻을 수있는 결과 생성 된 모델을 계속하고 적시에 개선하고 조정하여 비즈니스에 대한 AI의 효과를 최대화 할 수 있습니다. ・ 작동 중 AI 모델 모니터링의 도입으로 인한 정확도 악화와 같은 이상의 조기 탐지 ・ 과거 실험 조건과 지식 보존 및 재사용 작업의 개인화를 제거하여 핸드 오버 인간 시간을 줄입니다 ・ gui-enabled AI 모델 재사용 바카라 게임 사이트에 의한 작업 단순화 및 입력 오류를 억제 ・ AI 모델을 재사용 할 때 코드, 설정 및 매개 변수를 다시 쓰는 작업을 단순화합니다 (재건 및 연락)

각 문제에 대한 해결

<전 예상 문제
・ 데이터가 하나씩 변경되어 모델의 정확도를 저하 ・ 입력/출력 데이터의 생성 된 모델의 악화 또는 이상을 감지하기가 어렵습니다. ・ 지식을 저장할 수없고 임시 분석입니다 ・ 재사용 메소드는 직접 재 작성하므로 표준화 할 수 없습니다 ・ 운영 상황에서도 개발자와 유사한 전제 조건 지식 및 학습 비용이 필요하므로 운영 및 개발 부서로 나누기가 어렵습니다 ・ AI 모델을 만들고 관리하는 사람들의 번거 로움을 줄이고 싶습니다		1은 모델을 모니터링하여 빠르게 감지 할 수 있습니다. 2. 이전 모델의 아카이브 관리에 의해 새 모델을 확인하거나 다운 그레이드하는 번거 로움을 줄입니다. 3.

예상 산업

다양한 제조 산업

업적의 예

AI 바카라 게임 사이트 실행 및 시계열 데이터를위한 프로토 타입 모델 개발 시계열 데이터 (전자 부품 제조업체)
・ AI 바카라 게임 사이트 실행 및 시계열 데이터의 관리 기능을위한 프로토 타입 모델을 개발합니다.
・ 시계열 분석을 수행하는 데 필요한 관리 시스템 생성

사례 : MLOPS 개발 지원