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1、pos機數據
pos機數據
MLOps有助于為那些希望從數字化轉型中獲得更多價值的企業降低轉型的門檻。
— 為數據科學家節省更多的時間來開發新模型。對于很多企業，為了實現ML模型的落地，通常需要ML工程師或數據科學家配合其他團隊來實現模型的生產化。而有了MLOps后，ML模型的生產化過程更像流水線，數據科學家在使用MLOps工具開發模型后會自動流轉到下一個環節，然后像車間流水線一樣一個環節扣著一個環節，直至模型進入生產環境。MLOps輔助實現ML工程化的環節，而數據科學家可以專注于他們的核心算法任務。
— 縮短ML模型的上市時間。MLOps方案會將模型訓練和持續訓練過程自動化，將持續集成和持續部署功能模塊化，用于部署和更新ML流水線。因此，基于MLOps的解決方案可以將ML模型更快地投入生產。
— 更好的用戶體驗。由于MLOps實踐，如持續訓練和模型監控，由ML驅動的應用可以得到及時更新，加快策略的迭代優化，可以有效提高客戶滿意度。
— 預測的質量更高。MLOps的模型監控功能負責數據和模型的驗證，評估模型在生產中的性能，并為持續訓練及時發送信號。這將有助于消除建模時的錯誤理解和模型衰退產生的風險，并確?？梢猿浞中湃蔚蟮哪Ｐ退a生的結果。
MLOps可以成功應用于商業，由于數據科學家一般不具備工程師的專業知識來實現模型投產過程中的工程部分，使用MLOps可以降低數據科學家的工作難度，這在實際項目中會有很大的意義，為數據科學家節省大量的時間。在科研領域MLOps也可以同樣發揮價值，如實現學術上的結果可重復性便是一個痛點。舉個例子，某學者在期刊雜志上發表的文章的實證部分公開了數據和算法細節，但在使用文章中的信息自行實現時，讀者會發現，結果與文章中給出的結果相差甚遠，這種情況可能是作者在運算時做了大量的實驗但并未記錄每次實驗的信息，提交到文章中的結果可能是這些實驗中表現較好的那次實驗的結果。如果使用MLOps的實驗跟蹤功能，這個問題便可迎刃而解。
內容摘自《MLOps實踐：機器學習從開發到生產》。作者李攀登，非參數統計碩士， AlgoLink（專注于MLOps研發與應用）的創始人，出海游戲公司博樂科技數據專家。曾任萬達集團算法專家，藍色光標算法團隊負責人，Teradata資深數據挖掘工程師，亞信科技高級數據挖掘工程師。研究方向為機器學習、推薦系統、MLOps，擁有機器學習算法應用相關專利7項，MLOps專利2項，軟件著作權1項。
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