全面實施的考量

在商業中實作 AI 解決方案

Jacob H. Marquez

Data Scientist

擴充並長期維運 AI 解決方案

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擴充並長期維運 AI 解決方案

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擴充並長期維運 AI 解決方案

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DevOps

 

• 「Development Operations」
• 更佳的協作、整合與部署
• 流程自動化
• 持續改進與監控

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MLOps

 

• 「Machine Learning Operations」
• 與 DevOps 類似
• 讓資料與演算法流程可營運化

MLOps

 

• 「Machine Learning Operations」
• 與 DevOps 類似
• 讓資料與演算法流程可營運化

MLOps

 

• 「Machine Learning Operations」
• 與 DevOps 類似
• 讓資料與演算法流程可營運化

MLOps

 

• 「Machine Learning Operations」
• 與 DevOps 類似
• 讓資料與演算法流程可營運化

MLOps

 

• 「Machine Learning Operations」
• 與 DevOps 類似
• 讓資料與演算法流程可營運化
• 支援水平擴充

MLOps－監控 AI

 

• 與基準相比較模型效能
• 範例：部署首月的預測準確率
• 效能下滑時出現 模型漂移

• 對決策造成負面影響

合規、隱私與資安

 

• 在 POC 階段很重要
• 可用最小措施達成
• 規模化至全面實施的關鍵
• 屬於負責任的 AI 一環

 

法規與監管要求

 

• 滿足各地監管要求
• 尤其涉及敏感與個人資料時
• 避免罰則與法律後果

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資安

 

• 確保資料、基礎設施與產品安全
• 身分驗證
• 存取授權

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風險管理與緩解

 

• 避免對解決方案、客戶與業務造成損害
• 稽核解決方案
• 法律審查
• 風險評估
• 模擬演練

一起來練習吧！

在商業中實作 AI 解決方案