模型治理

MLOps 部署與生命週期

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

治理

AI/ML 模型治理是組織控管存取、落實政策、並追蹤模型與其結果活動的整體流程。

有效的模型治理是降低對組織獲利與品牌風險的基石。

~ DataRobot.com

風險類別

重點整理

• 治理會多幾步，但不然就是無序。
• 目標不是「快速上很多模型」，而是創造商業價值。
• 魯莽的 ML 帶來的傷害大於好處。
• 模型越多，治理價值越明顯。

一起來練習吧！

MLOps 部署與生命週期