पूर्ण इम्प्लीमेंटेशन के लिए विचार

व्यवसाय में AI समाधान लागू करना

Jacob H. Marquez

Data Scientist

AI समाधान का स्केल और निरंतरता

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AI समाधान का स्केल और निरंतरता

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AI समाधान का स्केल और निरंतरता

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DevOps

 

• "Development Operations"
• बेहतर सहयोग, इंटीग्रेशन, डिप्लॉयमेंट
• प्रक्रियाओं का ऑटोमेशन
• सतत सुधार और मॉनिटरिंग

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MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• DevOps जैसा
• डेटा और एल्गोरिदम के लिए प्रक्रियाएँ ऑपरेशनलाइज़ करें

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• DevOps जैसा
• डेटा और एल्गोरिदम के लिए प्रक्रियाएँ ऑपरेशनलाइज़ करें

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• DevOps जैसा
• डेटा और एल्गोरिदम के लिए प्रक्रियाएँ ऑपरेशनलाइज़ करें

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• DevOps जैसा
• डेटा और एल्गोरिदम के लिए प्रक्रियाएँ ऑपरेशनलाइज़ करें

MLOps

 

• "Machine Learning Operations"
• DevOps जैसा
• डेटा और एल्गोरिदम के लिए प्रक्रियाएँ ऑपरेशनलाइज़ करें
• हॉरिज़ॉन्टल स्केलिंग संभव बनाता है

MLOps - AI की मॉनिटरिंग

 

• मॉडल प्रदर्शन को बेसलाइन से तुलना करें
• उदाहरण: डिप्लॉयमेंट के पहले महीने में प्रेडिक्शन एक्युरेसी
• प्रदर्शन घटे तो Model Drift

• निर्णय-निर्माण पर नकारात्मक असर

अनुपालन, गोपनीयता, और सुरक्षा

 

• POC के दौरान महत्वपूर्ण
• न्यूनतम कदमों से संभव
• पूर्ण इम्प्लीमेंटेशन तक स्केल के लिए आवश्यक
• Responsible AI का हिस्सा

 

कानूनी और नियामकीय आवश्यकताएँ

 

• हर लोकेशन में नियामकीय आवश्यकताएँ पूरी करें
• खासकर संवेदनशील और व्यक्तिगत डेटा के साथ
• पेनल्टी और कानूनी परिणामों से बचें

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सुरक्षा

 

• डेटा, इन्फ्रास्ट्रक्चर, और प्रोडक्ट को सुरक्षित रखें
• Authentication
• Authorization

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रिस्क मैनेजमेंट और शमन

 

• समाधान, ग्राहक, और बिज़नेस को नुकसान से बचाएँ
• समाधान का ऑडिट करें
• कानूनी परीक्षाएँ
• जोखिम आकलन
• सिम्युलेशन

अभ्यास करते हैं!

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