Kwestie do rozważenia przy pełnym wdrożeniu

Wdrażanie rozwiązań AI w biznesie

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Skalowanie i utrzymanie rozwiązania AI

$$

Skalowanie i utrzymanie rozwiązania AI

$$

Skalowanie i utrzymanie rozwiązania AI

$$

DevOps

 

• „Development Operations"
• Lepsza współpraca, integracja i wdrażanie
• Automatyzacja procesów
• Ciągłe doskonalenie i monitorowanie

$$

MLOps

 

• „Machine Learning Operations"
• Podobne do DevOps
• Operacjonalizacja procesów dla danych i algorytmów

MLOps

 

• „Machine Learning Operations"
• Podobne do DevOps
• Operacjonalizacja procesów dla danych i algorytmów

MLOps

 

• „Machine Learning Operations"
• Podobne do DevOps
• Operacjonalizacja procesów dla danych i algorytmów

MLOps

 

• „Machine Learning Operations"
• Podobne do DevOps
• Operacjonalizacja procesów dla danych i algorytmów

MLOps

 

• „Machine Learning Operations"
• Podobne do DevOps
• Operacjonalizacja procesów dla danych i algorytmów
• Umożliwia skalowanie poziome

MLOps — monitorowanie AI

 

• Porównuj wydajność modelu z wartością bazową
• Przykład: trafność prognoz w pierwszym miesiącu po wdrożeniu
• Dryf modelu — gdy wydajność spada

• Negatywnie wpływa na podejmowanie decyzji

Zgodność z przepisami, prywatność i bezpieczeństwo

 

• Istotne już na etapie POC
• Można zapewnić za pomocą podstawowych środków
• Niezbędne przy skalowaniu do pełnego wdrożenia
• Element odpowiedzialnej AI

 

Wymogi prawne i regulacyjne

 

• Spełniaj wymogi regulacyjne w KAŻDEJ lokalizacji
• Szczególnie w przypadku danych wrażliwych i osobowych
• Unikaj kar i konsekwencji prawnych

$$ $$

Bezpieczeństwo

 

• Zadbaj o bezpieczeństwo danych, infrastruktury i produktu
• Uwierzytelnianie
• Autoryzacja

$$

Zarządzanie ryzykiem i jego ograniczanie

 

• Chroń rozwiązanie, klientów i firmę przed stratami
• Audyt rozwiązania
• Analizy prawne
• Oceny ryzyka
• Symulacje

Czas na praktykę!

Wdrażanie rozwiązań AI w biznesie