Yapay zekanın gerçek testi dağıtımdan sonra başlar. Modeller, canlı verileri, değişen müşteri davranışını, artan talebi ve geliştirme sırasında tekrarlanması zor olan çalışma koşullarını karşılar. Performans sessizce kayabilirken, maliyet ve risk artar.
Doğru mühendislik ve operasyonel disiplin olmadan, umut vadeden yapay zeka güvenilmez, pahalı veya ölçeklenmesi zor hale gelebilir. Concentrix, veri hazırlama ve dağıtımdan izleme ve optimizasyona kadar tüm üretim yaşam döngüsünü destekler; böylece modeller koşullar değiştikçe performans göstermeye devam eder.
Üretime hazır yapay zekayı daha hızlı dağıtın
Model doğruluğunu ve güvenilirliğini korumak
Kaymayı sonuçları etkilemeden önce tespit edin
YZ operasyonlarını daha verimli ölçeklendirin
YZ yatırımının değerini genişletmek
01
Geliştirme ve üretimde doğru ve güvenilir performans göstermesi için gereken veri modellerini hazırlayın, yapılandırın, zenginleştirin ve etiketleyin.
02
Güvenilir sürümleri, verimli operasyonları ve gelecekteki değişiklikleri destekleyen tekrarlanabilir uygulamalar kullanarak modeller tasarlayıp dağıtın.
03
Üretim verilerini besleyen yapay zeka sistemlerini takip edin ve yönetin, böylece sorunlar model performansı bozulmadan önce tespit edilip ele alınabilir.
04
Modellerin nasıl performans gösterdiğini test edin, kaymayı veya değişen koşulları tespit edin ve güvenilirlik ile sonuçları korumak için gerekli ayarlamaları yapın.
Yenilikçi deneyimlere ilham verecek düşünce liderliği ve araştırma
Yapay zeka model mühendisliği, üretimde veri hazırlamak, geliştirmek, dağıtmak, işletmek, değerlendirmek ve geliştirmek için gereken işleri kapsar. Veri bilimini mühendislik ve operasyonel disiplinlerle bağlar, böylece modeller pilot aşamanın ötesinde güvenilir şekilde performans gösterir. Odak noktası sadece model doğruluğu değil, aynı zamanda ölçeklenebilirlik, dayanıklılık, maliyet, yönetişim ve iş etkisi de üzerindedir.
Model geliştirme, yöntemler seçmeye, modelleri eğitmeye, performansı test etmeye ve çıktıları iyileştirmeye odaklanır. MLOps, bu modelleri güvenilir şekilde dağıtmak, sürümlendirmek, izlemek, yönetmek ve güncellemek için gerekli uygulamaları ve teknolojileri sağlar. Geliştirme modeli oluşturur. MLOps, koşullar değiştikçe güvenli çalışmasını ve performansını sürdürmesini sağlayan tekrarlanabilir üretim yaşam döngüsünü oluşturur.
Gerçek dünya verileri, kullanıcı davranışları, ürünler, pazarlar veya süreçler eğitim ve test koşullarından farklı olduğunda performans, düşebilir. Veri boru hatları da arızalanabilir, bağımlılıklar değişebilir veya geri bildirim pilotta görünmeyen zayıflıkları ortaya çıkarabilir. Bu değişiklikleri tespit etmek ve doğru yanıtı belirlemek için sürekli izleme ve değerlendirme gereklidir.
İzleme, veri kalitesi ve kayması, model doğruluğu, gecikme, erişilebilirlik, maliyet, önyargı, güvenlik, kullanıcı davranışı, geçersiz geçirmeler ve iş sonuçlarını kapsamalıdır. Kesin ölçümler modele ve riskine bağlıdır. Açık eşikler, sahiplik ve yanıt prosedürleri gereklidir; böylece ekipler bir modeli ne zaman araştıracaklarını, yeniden eğitileceklerini, ayarlamalarını, kısıtlamalarını veya emekliliklerini bileceklerini bilebilirler.
Yapay zeka veri operasyonları, üretim yapay zeka sistemleri tarafından kullanılan verilerin sürekli akışını, hazırlanmasını, etiketlenmesini, doğrulamasını ve kalitesini yönetir. Tek seferlik eğitim veri hazırlamanın aksine, yeni bilgiler geldiğinde ve koşullar değiştikçe modelleri destekler. Bu, modellerin ve ajanların işletme yaşam döngüleri boyunca ilgili ve güvenilir bağlam almaya devam etmesini sağlar.
Evrensel bir program yok. Sıklık, temel verilerin ve iş ortamının ne kadar hızlı değiştiğini, modelin etkisini, gözlemlenen kaymayı, düzenleyici beklentileri ve hata maliyetini yansıtmalıdır. Değerlendirme sürekli veya olay odaklı olabilir. Yeniden eğitim, sadece belirli bir tarih geldiği için değil, kanıtlar gerekli olduğunu gösterdiğinde yapılmalıdır.
"*" gerekli alanları gösterir