Керування моделями

Розгортання та життєвий цикл MLOps

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

заголовки про ШІ

Розгортання та життєвий цикл MLOps

кредитний ризик

Розгортання та життєвий цикл MLOps

недооцінка

Розгортання та життєвий цикл MLOps

банкрутство

Розгортання та життєвий цикл MLOps

вартість рішення 1

Розгортання та життєвий цикл MLOps

вартість рішення 2

Розгортання та життєвий цикл MLOps

Керування

Керування моделями AI/ML — це загальний процес контролю доступу, впровадження політик і відстеження активності для моделей і їхніх результатів.

Ефективне керування моделями — основа мінімізації ризиків як для фінансових показників організації, так і для її бренду.

~ DataRobot.com

Розгортання та життєвий цикл MLOps

етапи керування

Розгортання та життєвий цикл MLOps

проєктування

Розгортання та життєвий цикл MLOps

керування в розробці

Розгортання та життєвий цикл MLOps

керування в експлуатації

Розгортання та життєвий цикл MLOps

пропорційно ризику

Розгортання та життєвий цикл MLOps

ризик за кейсом

Розгортання та життєвий цикл MLOps

Категорії ризику

Розгортання та життєвий цикл MLOps

Підсумок

  • Керування додає кроків, але альтернатива — анархія.
  • Наша мета не «швидко запускати багато моделей», а створювати бізнес-цінність.
  • Безрозсудний ML → більше шкоди, ніж користі.
  • Чим більше моделей, тим очевидніша користь керування.
Розгортання та життєвий цикл MLOps

Давайте потренуємось!

Розгортання та життєвий цикл MLOps

Preparing Video For Download...