Datová strategie, zdroje a lidé

Porozumění umělé inteligenci

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Datová strategie a správa dat

Datová strategie: návrh a rozvoj datově orientovaných přístupů k extrakci informací a obchodnímu rozhodování

Kroky datové strategie:

Stanovení datově orientovaných cílů
Identifikace potřebných dat
Určení zdrojů a typů dat
Prediktivní a preskriptivní analýza
Operacionalizace datově řízených procesů

Stanovení datově orientovaných cílů

Identifikace potřebných dat

Určení zdrojů a typů dat

Prediktivní a preskriptivní analýza

Operacionalizace datově řízených procesů

Infrastruktura AI

Cloudová infrastruktura AI

Škálovatelné výpočetní zdroje, úložiště dat, nástroje AI a předpřipravené modely
Elastická, na vyžádání

Google Cloud, Azure a AWS

Výhody: vysoká škálovatelnost, nákladová efektivita
Nevýhody: umístění dat, nutnost připojení k internetu

Infrastruktura AI na místě (self-hosted)

Organizace vlastní hardware, software, data a síťové zdroje pro provoz AI

Infrastruktura na místě

Výhody: lepší kontrola dat, nižší latence
Nevýhody: počáteční náklady, omezená škálovatelnost

Metodologie MLOps

Machine Learning Operations (MLOps): efektivní a spolehlivé řízení a provoz systémů ML (AI) v podniku

Metodologie MLOps

Machine Learning Operations (MLOps): efektivní a spolehlivé řízení a provoz systémů ML (AI) v podniku

Kroky metodologie MLOps

Role související s AI

Architekt AI

Architekt AI

Datový vědec

Datový vědec

Inženýr strojového učení a dat

Inženýr strojového učení

Další: etik AI, projektový manažer

Další role v oblasti AI

Sestavení týmu AI

Vedení a řízení

Manažer AI / vedoucí týmu
Projektový manažer(-i) AI

Realizace

Architekti AI: výběr nástrojů
Datoví vědci: analýza dat, trénování a vyhodnocování modelů
Inženýři ML a dat: nasazení modelů do produkce a tvorba datových pipeline

Podpora

Sestavení týmu

Sestavení týmu AI

Vedení a řízení

Manažer AI / vedoucí týmu
Projektový manažer(-i) AI

Realizace

Architekti AI: výběr nástrojů
Datoví vědci: analýza dat, trénování a vyhodnocování modelů
Inženýři ML a dat: nasazení modelů do produkce a tvorba datových pipeline

Podpora: etik AI; doménoví experti

Sestavení týmu

Pojďme si procvičit!

Porozumění umělé inteligenci