调整AI和机器学习部署的4种方法
一家机构金融公司希望缩短正在部署的人工智能(AI)和机器学习(ML)应用程序的上市时间。目标是减少AI和ML应用程序的交付时间，这需要12到18个月的开发时间。较长的交付周期损害了该公司在运营效率，合规性，风险管理和商业智能等领域达到上市时间目标的能力。
在为其AI和ML应用程序的开发和部署采用生命周期管理软件之后，该公司能够将其AI和ML应用程序的上市时间缩短至几天，有时甚至可以减少至数小时。流程改进使公司数据科学家可以将90%的时间用于数据模型开发，而不是80%的时间用于解决因部署流程笨拙而导致的技术挑战。
这一点很重要，因为您扩展大数据以及AI和ML建模，开发和交付流程的时间越长，最终在建模，数据和应用程序准备就绪时就已经过时的最终风险就越大将要执行。仅在合规领域，这会带来风险和风险。
提供软件的ModelOP首席技术官Stu Bailey表示：“企业在推出人工智能和机器学习项目时面临的三个主要问题是无法快速部署项目，数据性能下降以及与合规性有关的责任和损失。可以部署，监视和管理数据科学AI和ML模型。
Bailey认为，大多数问题是由于
及时将数据模型投入生产而缺乏数据科学，IT和业务团队之间的所有权和协作。反过来，这些延迟也会对获利能力和入市时间产生不利影响。
Bailey说：“组织难以管理其数据模型的生命周期的另一个原因是，当今有许多不同的方法和工具可用于生成数据科学和机器语言模型，但没有关于如何部署和管理它们的标准。”
大数据，AI和ML生命周期的管理可能是艰巨的任务，而不仅仅是软件和自动化可以完成一些“繁重的工作”。而且，许多组织缺乏用于这些任务的策略和过程。在这种环境下，数据可能会迅速过时，应用程序逻辑和业务条件可能会发生变化，人们必须教给机器语言应用程序的新行为可能会被忽略。
