Aspekty plné implementace

Implementing AI Solutions in Business

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Škálování a udržitelnost řešení AI

$$

Škálování a udržitelnost řešení AI

$$

Škálování a udržitelnost řešení AI

$$

DevOps

 

• „Development Operations"
• Lepší spolupráce, integrace a nasazení
• Automatizace procesů
• Průběžné zlepšování a monitorování

$$

MLOps

 

• „Machine Learning Operations"
• Podobné DevOps
• Operacionalizace procesů pro data a algoritmy

MLOps

 

• „Machine Learning Operations"
• Podobné DevOps
• Operacionalizace procesů pro data a algoritmy

MLOps

 

• „Machine Learning Operations"
• Podobné DevOps
• Operacionalizace procesů pro data a algoritmy

MLOps

 

• „Machine Learning Operations"
• Podobné DevOps
• Operacionalizace procesů pro data a algoritmy

MLOps

 

• „Machine Learning Operations"
• Podobné DevOps
• Operacionalizace procesů pro data a algoritmy
• Umožňuje horizontální škálování

MLOps – monitorování AI

 

• Porovnání výkonu modelu s výchozím stavem
• Příklad: přesnost predikcí v prvním měsíci nasazení
• Drift modelu při poklesu výkonu

• Negativní dopad na rozhodování

Soulad s předpisy, soukromí a bezpečnost

 

• Důležité během POC
• Dosažitelné minimálními opatřeními
• Nezbytné pro škálování na plnou implementaci
• Součást odpovědné AI

 

Právní a regulatorní požadavky

 

• Splnění regulatorních požadavků v každé lokalitě
• Zejména u citlivých a osobních dat
• Vyhnutí se sankcím a právním důsledkům

$$ $$

Bezpečnost

 

• Zabezpečení dat, infrastruktury a produktu
• Autentizace
• Autorizace

$$

Řízení a zmírňování rizik

 

• Ochrana řešení, zákazníka a firmy
• Audit řešení
• Právní přezkoumání
• Hodnocení rizik
• Simulace

Pojďme procvičovat!

Implementing AI Solutions in Business