【机器学习运营 -- MLOps】MLOps,即机器学习运营,迅速成为企业成功部署数据科学项目的重要组成部分。1️⃣ MLOps:MLOps(机器学习运营)将 DevOps 原则应用于开发、部署和管理机器学习模型。 MLOps 旨在改善数据科学家和 IT 专业人员之间的协作和沟通,并简化机器学习模型的构建和部署。2️⃣ ModelOps:ModelOps 是一组实践、工具和流程,使组织能够操作机器学习模型。 它涉及机器学习模型的整个生命周期,从开发和培训到部署和管理。3️⃣ AIOps:AIOps(用于 IT 运营的人工智能)使用人工智能和机器学习技术来自动检测、诊断和解决 IT 问题。 AIOps 平台使用数据分析和机器学习算法来分析和关联来自多个 IT 来源的数据,例如日志、指标和事件,以自动识别和解决问题。4️⃣ DataOps:DataOps 是将 DevOps 原则应用于数据工程和管理的实践,涉及数据科学家、数据工程师和 IT 专业人员的协作,以简化构建和维护数据流的过程。
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