主要观点总结
文章介绍了MLOps的概念及其在机器学习领域的应用。MLOps是DevOps原则在机器学习领域的延伸,旨在实现机器学习系统的自动化和监控,确保开发和运营的协同工作。它涉及模型的集成、测试、发布、部署和基础架构的管理。当前,MLOps在人工智能领域呈现重要趋势,能加速产品创新和提高业务效率。此外,文章还介绍了在MLOPs领域具有代表性的一些概念股。
关键观点总结
关键观点1: MLOps的概念及其重要性
MLOps将DevOps的原则应用于机器学习领域,旨在实现机器学习系统的自动化和监控,确保开发和运营的协同工作。它在人工智能领域呈现重要趋势,能为企业带来诸多好处,如加速产品创新、提高业务效率等。
关键观点2: MLOps的工作流程
MLOps涉及机器学习系统的各个环节,包括模型的集成、测试、发布、部署和基础架构的管理。这些环节的实现自动化和监控是MLOps的核心目标。
关键观点3: MLOps在中国的发展
中国信通院发布的“2022人工智能十大关键词”中,MLOps占据一席之地。这表明MLOps在中国人工智能领域的重要性日益增加。
关键观点4: 代表性的MLOPs概念股
文章介绍了一些在MLOPs领域具有影响力的概念股,如科大国创、宇信科技、深圳传音、绿盟科技和东方国信等。这些公司在推动MLOPs的技术发展和市场应用中扮演着关键角色。
文章预览
MLOps代表了将DevOps的原则应用于机器学习领域的一种工程文化和做法。它涉及数据科学家和机器学习工程师在机器学习系统构建的各个环节中实现自动化和监控,从模型的集成、测试、发布,到部署以及基础架构的管理。MLOps的核心目的是确保机器学习系统的开发和运营能够高效、稳定地协同工作。 这一概念强调了对机器学习工作流程的全面优化,使其更加高效和可靠。MLOps不仅在中国信通院发布的“2022人工智能十大关键词”中占据一席之地,而且体现了当前人工智能领域的一个重要趋势,即在机器学习系统中实现开发与运营的无缝对接。 通过MLOps,企业能够更好地管理和维护机器学习模型,从而加速产品创新,提高业务效率,并在竞争激烈的市场中保持领先地位。 机器学习运维(MLOps)是一种综合性的方法和理念,它旨在整合和优化机器学习模
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