Аспекты полноценного внедрения

Внедрение ИИ-решений в бизнесе

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Масштабирование и поддержка ИИ-решения

$$

Масштабирование и поддержка ИИ-решения

$$

Масштабирование и поддержка ИИ-решения

$$

DevOps

 

• «Development Operations»
• Улучшение совместной работы, интеграции и развёртывания
• Автоматизация процессов
• Непрерывное совершенствование и мониторинг

$$

MLOps

 

• «Machine Learning Operations»
• Аналог DevOps
• Операционализация процессов для данных и алгоритмов

MLOps

 

• «Machine Learning Operations»
• Аналог DevOps
• Операционализация процессов для данных и алгоритмов

MLOps

 

• «Machine Learning Operations»
• Аналог DevOps
• Операционализация процессов для данных и алгоритмов

MLOps

 

• «Machine Learning Operations»
• Аналог DevOps
• Операционализация процессов для данных и алгоритмов

MLOps

 

• «Machine Learning Operations»
• Аналог DevOps
• Операционализация процессов для данных и алгоритмов
• Поддержка горизонтального масштабирования

MLOps — мониторинг ИИ

 

• Сравнение производительности модели с базовым уровнем
• Пример: точность прогнозов в первый месяц после развёртывания
• Дрейф модели при снижении производительности

• Негативное влияние на принятие решений

Соответствие требованиям, конфиденциальность и безопасность

 

• Важно на этапе POC
• Достижимо минимальными мерами
• Необходимо при масштабировании до полного внедрения
• Часть ответственного ИИ

 

Правовые и нормативные требования

 

• Соблюдение нормативных требований в КАЖДОМ регионе
• Особенно при работе с чувствительными и персональными данными
• Избегание штрафов и правовых последствий

$$ $$

Безопасность

 

• Защита данных, инфраструктуры и продукта
• Аутентификация
• Авторизация

$$

Управление рисками и их снижение

 

• Предотвращение ущерба для решения, клиента и бизнеса
• Аудит решения
• Правовые проверки
• Оценка рисков
• Моделирование сценариев

Давайте потренируемся!

Внедрение ИИ-решений в бизнесе