Các lưu ý khi triển khai toàn diện

Triển khai Giải pháp AI trong Doanh nghiệp

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Mở rộng và duy trì giải pháp AI

$$

Mở rộng và duy trì giải pháp AI

$$

Mở rộng và duy trì giải pháp AI

$$

DevOps

 

• "Development Operations"
• Cộng tác, tích hợp, triển khai tốt hơn
• Tự động hóa quy trình
• Cải tiến và giám sát liên tục

$$

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• Tương tự DevOps
• Vận hành hóa quy trình cho dữ liệu và thuật toán

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• Tương tự DevOps
• Vận hành hóa quy trình cho dữ liệu và thuật toán

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• Tương tự DevOps
• Vận hành hóa quy trình cho dữ liệu và thuật toán

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• Tương tự DevOps
• Vận hành hóa quy trình cho dữ liệu và thuật toán

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• Tương tự DevOps
• Vận hành hóa quy trình cho dữ liệu và thuật toán
• Cho phép mở rộng ngang

MLOps - Giám sát AI

 

• So sánh hiệu năng mô hình với đường cơ sở
• Ví dụ: độ chính xác tháng đầu sau triển khai
• "Model Drift" khi hiệu năng giảm

• Ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định

Tuân thủ, quyền riêng tư và bảo mật

 

• Quan trọng trong POC
• Có thể thực hiện với biện pháp tối thiểu
• Thiết yếu để mở rộng triển khai đầy đủ
• Thuộc Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm

 

Yêu cầu pháp lý và quy định

 

• Đáp ứng yêu cầu pháp lý tại MỖI địa điểm
• Đặc biệt với dữ liệu nhạy cảm và cá nhân
• Tránh phạt và hệ quả pháp lý

$$ $$

Bảo mật

 

• Đảm bảo dữ liệu, hạ tầng và sản phẩm an toàn
• Xác thực
• Phân quyền

$$

Quản trị và giảm thiểu rủi ro

 

• Tránh thiệt hại cho giải pháp, khách hàng và doanh nghiệp
• Kiểm toán giải pháp
• Thẩm định pháp lý
• Đánh giá rủi ro
• Mô phỏng

Ayo berlatih!

Triển khai Giải pháp AI trong Doanh nghiệp