WhaleStudio erstellt KI-Modelle in wenigen Minuten und seine leistungsstarken Ops-Funktionen vereinfachen die Modellplanung und -bereitstellung.

Was ist maschinelles Lernen (ML)? Was bewirkt es?

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), die Algorithmen verwendet, um gemeinsame Muster in Daten zu entdecken und die Endergebnisse auf der Grundlage kontinuierlichen Trainings zu optimieren. ML-Modelle lernen aus Erfahrungen der Vergangenheit und treffen Vorhersagen auf der Grundlage vorhandener Erfahrungen. Heutige E-Commerce-Unternehmen nutzen beispielsweise keine allgemeinen Preisnachlässe oder Gutscheine mehr, um Kunden anzulocken. Stattdessen erstellen sie personalisierte Angebote auf der Grundlage des historischen Kaufverhaltens jedes Kunden und kombinieren diese Daten mit Kunden-PII-Informationen, Websuchen und aktuellen Daten -Zeitinformationen wie Geolokalisierung, Aktivität in mobilen Anwendungen und mehr. Auf diese Weise können ML-Modelle erstellt werden, um die Kaufneigung eines Kunden für ein bestimmtes Produkt vorherzusagen. Alle Marketingaktivitäten basieren auf Daten und Modellen. Durch die Bereitstellung der richtigen Produkte und Angebote für die richtigen Kunden zur richtigen Zeit können das Transaktionsvolumen und die Gewinnmargen erhöht werden, um eine höhere Kapitalrendite zu erzielen.

ML ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Modellen statt auf Erfahrung oder Intuition zu treffen. Gleichzeitig werden ML-Modelle durch die kontinuierliche Bereitstellung und Schulung riesiger neuer Daten intelligenter und genauer. So entstand beispielsweise LLM wie das mittlerweile sehr beliebte ChatGPT.

Wie MLOps KI/ML-Projekten einen Mehrwert bieten

Angesichts des rasanten Wachstums strukturierter und unstrukturierter Daten hoffen alle Arten von Unternehmen, einen Mehrwert aus Daten zu ziehen, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen und ihre Servicekapazitäten zu verbessern. Die Realität ist jedoch, dass viele ML-Produktionsanwendungen den Erwartungen in realen Umgebungen nicht gerecht werden. Dies liegt daran, dass jede Technologie eine qualitativ hochwertige Entwicklung, Implementierung und Wartung erfordert. Wenn der Schwerpunkt auf der Erstellung von ML-Modellen und nicht auf der Erstellung produktionsreifer ML-Produkte liegt, werden komplexe ML-Systemkomponenten und -Infrastrukturen unter dem Mangel an notwendiger Koordination und Updates leiden Dies kann zu einer verminderten Leistung oder sogar zu fehlgeschlagenen Vorhersagen führen. Genauer gesagt erfordert gutes ML gute MLOps-Pipelines und -Praktiken. MLOps konzentriert sich auf die Bereitstellung, Operationalisierung und Ausführung von Datenmodellen. Durch diese Reihe von Standardpraktiken können vertrauenswürdige Entscheidungen in Echtzeit bereitgestellt werden. MLOps kombiniert Modellentwicklung und Betriebstechniken, die für leistungsstarke ML-Lösungen von entscheidender Bedeutung sind.

MLOps deckt alle wichtigen Phasen der Datenwissenschaft ab:

• Datenvorbereitung: In dieser Phase geht es darum, die Ziele und Anforderungen des Projekts zu verstehen und die für das Modell erforderlichen Daten vorzubereiten.
• Modellbildung: Datenwissenschaftler erstellen und bewerten verschiedene Modelle auf der Grundlage verschiedener Modellierungstechniken.
• Bereitstellung und Überwachung des Modells: Dies ist der Zeitpunkt, an dem das Modell in einen Zustand gelangt, in dem es für die Entscheidungsfindung in Geschäftsprozessen verwendet werden kann. Ops (Operations) ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass das Modell den erwarteten Geschäftswert und die erwartete Leistung bietet.

So vereinfachen Sie MLOps mit White Whale Open Source WhaleStudio

WhaleStudio ist Belugas Open-Source-DataOps-Lösung. Durch den Einsatz von WhaleStudio können Unternehmen die Bereitstellung von ML-Modellen vereinfachen und die betriebliche Effizienz von MLOps durch die leistungsstarken Datenvorbereitungsfunktionen und Planungsüberwachungsfunktionen von WhaleStudio erheblich verbessern:

• Umfassende Datenintegrations- und Datenaufbereitungsfunktionen: Verbinden Sie schnell alle Arten von Echtzeit- oder Batch-Daten und verbessern Sie die Datengenauigkeit und Benutzerfreundlichkeit durch integrierte Datenherkunfts- und Datenqualitätstools
• Unterstützen Sie die Fähigkeit, ML-Aufgaben zu planen und auszuführen: Unterstützen Sie die Ausführung von Benutzerschulungsaufgaben mithilfe verschiedener Frameworks
• Unterstützen Sie die Fähigkeit, Mainstream-MLOps-Projekte zu planen und auszuführen: Stellen Sie sofort einsatzbereite Mainstream-MLOps-Projekte bereit, damit Benutzer die entsprechenden Funktionen bequemer nutzen können
• Unterstützt die Fähigkeit, jedes Modul zu orchestrieren, um eine Plattform für maschinelles Lernen aufzubauen: Je nach Anpassungsfähigkeit der MLOps-Projekteigenschaften und des Geschäfts können die Fähigkeiten verschiedener Projekte in verschiedenen Modulen genutzt werden.

Mit WhaleStudio können sich Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure auf die Lösung geschäftlicher Probleme konzentrieren, anstatt sich um Datenerfassung und Datenaufbereitung zu kümmern. Gleichzeitig kann WhaleStudio jedes Tool in großem Maßstab in Minuten statt in Tagen und Monaten nutzen. Frameworks (wie TensorFlow, MLFlow usw.) erstellen hochwertige KI/ML-Modelle und nutzen leistungsstarke Ops-Funktionen, um Modellschulungen zu planen, zu überwachen, kontinuierlich bereitzustellen und kontinuierlich zu starten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Beluga Open Source WhaleStudio Unternehmen dabei helfen kann, den Datenwert in MLOps-Projekten schnell zu realisieren:

• Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure haben die Flexibilität, ihre KI/ML-Modelle in jedem Framework zu erstellen
• Ermöglicht Datenwissenschaftlern, das KI/ML-Training mit hochwertigen, vertrauenswürdigen und aktuellen Daten zu beschleunigen
• Stellen Sie vertrauenswürdige Daten zeitnah bereit und verbessern Sie die Leistung des ML-Modells mithilfe integrierter DataOps
• Ermöglichen Sie Benutzern, sich besser auf hochwertige Innovationsaufgaben zu konzentrieren, indem Sie den Modelllebenszyklus beschleunigen und vereinfachen
• Verbessern Sie die Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von ML-Systemen
• Bessere Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren, Dateningenieuren und IT-Abteilungen

Dieser Artikel wurde von Beluga Open Source Technology veröffentlicht !

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