Strategie de date, resurse și oameni

Înțelegerea Inteligenței Artificiale

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Strategie și guvernanță a datelor

Strategie de date: proiectarea și dezvoltarea de abordări centrate pe date pentru extragerea informațiilor și luarea deciziilor de afaceri

Etapele strategiei de date:

Stabilirea obiectivelor orientate pe date
Identificarea datelor necesare
Determinarea surselor și tipurilor de date
Analiză predictivă și prescriptivă
Operaționalizarea proceselor bazate pe date

Stabilirea obiectivelor orientate pe date

Identificarea datelor necesare

Determinarea surselor și tipurilor de date

Analiză predictivă și prescriptivă

Operaționalizarea proceselor bazate pe date

Infrastructură AI

Infrastructură AI bazată pe cloud

Resurse de calcul scalabile, stocare date, instrumente AI și modele pre-construite
Elastic, la cerere

Google Cloud, Azure și AWS

Avantaje: scalabilitate ridicată, eficiență a costurilor
Dezavantaje: localizarea datelor, necesită Internet

Infrastructură AI on-premises (găzduire proprie)

Organizațiile dețin hardware, software, date și resurse de rețea pentru operațiuni AI

Infrastructură on-premises

Avantaje: control sporit al datelor, latență redusă
Dezavantaje: costuri inițiale, scalabilitate limitată

Metodologia MLOps

Machine Learning Operations (MLOps): gestionarea eficientă și fiabilă a sistemelor ML (AI) în întreprindere

Metodologia MLOps

Machine Learning Operations (MLOps): gestionarea eficientă și fiabilă a sistemelor ML (AI) în întreprindere

Etapele metodologiei MLOps

Roluri legate de AI

Arhitect AI

Arhitect AI

Om de știință a datelor

Om de știință a datelor

Inginer ML și date

Inginer Machine Learning

Altele: Specialist în etică AI, Manager de proiect

Alte roluri AI

Construirea echipei AI

Conducere și management

Manager AI / lider de echipă
Manager(i) de proiect AI

Execuție

Arhitecți AI: selectarea instrumentelor
Oameni de știință a datelor: analiză, antrenare și evaluare modele
Ingineri ML și date: implementare modele și construire pipeline-uri de date

Suport

Construirea unei echipe

Construirea echipei AI

Conducere și management

Manager AI / lider de echipă
Manager(i) de proiect AI

Execuție

Arhitecți AI: selectarea instrumentelor
Oameni de știință a datelor: analiză, antrenare și evaluare modele
Ingineri ML și date: implementare modele și construire pipeline-uri de date

Suport: Specialist în etică AI; experți în domeniu

Construirea unei echipe

Să exersăm!

Înțelegerea Inteligenței Artificiale