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什么是机器学习(ML)? 它有什么作用
机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，通过算法发现数据中的通用模式，并依据继续一直的训练来优化调整最终后果。ML 模型从过来的教训中学习，并依据已有的教训进行预测。例如，当初的电商已不再会应用普遍性提价或优惠券等伎俩吸引客户，取而代之的是依据每个客户的历史购买模式构建个性化优惠，并将这些数据与客户 PII 信息，网络搜寻、以后地理位置、挪动应用程序中的流动等实时信息相结合。这样，就能够构建 ML 模型来预测客户购买特定产品的偏向。所有的营销流动开始由数据和模型进行驱动，并通过在正确的工夫向正确的客户提供正确的产品和优惠，来晋升成交量和利润率，以实现更高的投资回报率。
ML 使企业可能依据数据和模型作出决策，而不是通过教训或者直觉做出决策。同时，随着海量的新数据的一直供应和训练，ML 模型会变得更加智能和精确，比方当初十分风行的 ChatGPT 等 LLM 就是这样诞生的。
MLOps 如何为 AI/ML 我的项目提供价值
随着结构化和非结构化数据的快速增长，各类企业都心愿从数据中获取价值，以取得竞争劣势和晋升服务能力。但现实情况是，许多生产性 ML 利用在事实环境中并未达到预期。这是因为任何技术都须要高质量的开发、施行和保护，如果始终专一于构建 ML 模型，而不是构建生产就绪的 ML 产品，那么简单的 ML 零碎组件和基础设施就会因短少必要的协调和更新，导致成果升高甚至预测失败。更精确地说，好的 ML 须要好的 MLOps 管道和实际。MLOps 侧重于数据模型部署、操作化和执行，通过这套规范做法，能够实时地提供可信的决策。MLOps 联合了模型开发和操作技术，这对于高性能 ML 解决方案至关重要。
MLOps 涵盖了数据迷信的所有要害阶段：
- 数据筹备：此阶段侧重于理解我的项目的指标和要求，并筹备模型所需的数据。
- 模型构建：数据科学家基于各种不同的建模技术构建和评估各种模型。
- 部署和监督模型：这是模型进入可在业务流程中用于决策的状态。而 Ops(经营)则是确保模型提供预期的业务价值和性能的要害。
如何应用白鲸开源 WhaleStudio 简化 MLOps
WhaleStudio 是白鲸开源的 DataOps 解决方案，通过采纳 WhaleStudio，企业能够简化 ML 模型的部署工作，并通过 WhaleStudio 弱小的数据筹备能力和调度监控能力，大幅晋升 MLOps 的经营效率：
- 全面的数据集成和数据筹备能力：疾速接驳各类实时或者批量的数据，并通过内置的数据血统和数据品质工具，晋升数据准确性和可用性
- 反对调度执行 ML 工作的能力：反对执行用户应用各种框架训练任务
- 反对调度执行支流 MLOps 我的项目的能力：提供 out-of-box 的支流 MLOps 我的项目来让用户更不便的应用对应能力
- 反对编排各个模块搭建机器学习平台的能力：根据 MLOps 我的项目个性跟业务的适配水平，在不同的模块中能够应用不同我的项目的能力。
借助 WhaleStudio，数据科学家和 ML 工程师能够专一于解决业务问题，而不用放心数据获取和数据筹备工作，同时，WhaleStudio 可在几分钟内（而不是几天和几个月）大规模地应用任何工具、框架（例如 TensorFlow、MLFlow 等）构建高质量的 AI/ML 模型，并通过弱小的 Ops 能力对模型训练进行调度、监控和继续部署、继续上线。
综上所述，白鲸开源 WhaleStudio 能够帮忙企业在 MLOps 我的项目中疾速实现数据价值：
- 数据科学家和 ML 工程师能够灵便地在任何框架中构建其 AI/ML 模型
- 可能使数据科学家可能利用高质量、可信和及时的数据减速 AI/ML 训练
- 应用集成的 DataOps 及时交付可信数据，加强 ML 模型性能
- 通过放慢和简化模型生命周期，让用户更好地专一于高价值翻新工作
- 进步 ML 零碎的性能、可靠性和可扩展性
数据科学家、ML 工程师、数据工程师和 IT 经营部门之间更好的合作
本文由 白鲸开源科技 提供公布反对！
