Projektowanie MLOps

Koncepcje MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Projektowanie uczenia maszynowego

Wartość dodana

• Szacowanie oczekiwanej wartości
• ML jest eksperymentalny i niepewny
• Wspiera alokację zasobów, ustalanie priorytetów i zarządzanie oczekiwaniami

Wymagania biznesowe

• Użytkownik końcowy
  • Szybkość
  • Dokładność
  • Przejrzystość

Wymagania biznesowe

• Użytkownik końcowy
  • Szybkość
  • Dokładność
  • Przejrzystość
• Zgodność i regulacje

Wymagania biznesowe

• Użytkownik końcowy
  • Szybkość
  • Dokładność
  • Przejrzystość
• Zgodność i regulacje
• Budżet
• Wielkość zespołu

Kluczowe metryki

Kluczowe metryki

Kluczowe metryki

Czas na ćwiczenia!

Koncepcje MLOps