什麼是機器學習(ML)? 它有什麼作用 機器學習(ML)是人工智慧(AI)的一個子集，通過演算法發現數據中的通用模式，並根據持續不斷的訓練來優化調整最終結果。ML模型從過去的經驗中學習，並根據已有的經驗進行預測。例如，現在的電商已不再會使用普遍性降價或優惠券等手段吸引客戶，取而代之的是根據每個客戶的歷 ...
什麼是機器學習(ML)? 它有什麼作用
機器學習(ML)是人工智慧(AI)的一個子集，通過演算法發現數據中的通用模式，並根據持續不斷的訓練來優化調整最終結果。ML模型從過去的經驗中學習，並根據已有的經驗進行預測。例如，現在的電商已不再會使用普遍性降價或優惠券等手段吸引客戶，取而代之的是根據每個客戶的歷史購買模式構建個性化優惠，並將這些數據與客戶PII信息，網路搜索、當前地理位置、移動應用程式中的活動等實時信息相結合。這樣，就可以構建ML模型來預測客戶購買特定產品的傾向。所有的營銷活動開始由數據和模型進行驅動，並通過在正確的時間向正確的客戶提供正確的產品和優惠，來提升成交量和利潤率，以實現更高的投資回報率。
ML使企業能夠根據數據和模型作出決策，而不是通過經驗或者直覺做出決策。同時，隨著海量的新數據的不斷供給和訓練，ML模型會變得更加智能和準確，比如現在非常流行的ChatGPT等LLM就是這樣誕生的。
MLOps如何為AI/ML項目提供價值
隨著結構化和非結構化數據的快速增長，各類企業都希望從數據中獲取價值，以獲得競爭優勢和提升服務能力。但現實情況是，許多生產性ML應用在現實環境中並未達到預期。這是因為任何技術都需要高質量的開發、實施和維護，如果一直專註於構建ML模型，而不是構建生產就緒的ML產品，那麼複雜的ML系統組件和基礎設施就會因缺少必要的協調和更新，導致效果降低甚至預測失敗。更準確地說，好的ML需要好的MLOps管道和實踐。MLOps側重於數據模型部署、操作化和執行，通過這套標準做法，可以實時地提供可信的決策。MLOps結合了模型開發和操作技術，這對於高性能ML解決方案至關重要。
MLOps涵蓋了數據科學的所有關鍵階段：
- 數據準備：此階段側重於瞭解項目的目標和要求，並準備模型所需的數據。
- 模型構建：數據科學家基於各種不同的建模技術構建和評估各種模型。
- 部署和監視模型：這是模型進入可在業務流程中用於決策的狀態。而Ops(運營)則是確保模型提供預期的業務價值和性能的關鍵。
如何使用白鯨開源WhaleStudio簡化MLOps
WhaleStudio是白鯨開源的DataOps解決方案，通過採用WhaleStudio，企業可以簡化ML模型的部署工作，並通過WhaleStudio強大的數據準備能力和調度監控能力，大幅提升MLOps的運營效率：
- 全面的數據集成和數據準備能力：快速接駁各類實時或者批量的數據，並通過內置的數據血緣和數據質量工具，提升數據準確性和可用性
- 支持調度執行ML任務的能力：支持執行用戶使用各種框架訓練任務
- 支持調度執行主流MLOps項目的能力：提供out-of-box的主流MLOps項目來讓用戶更方便的使用對應能力
- 支持編排各個模塊搭建機器學習平臺的能力：依據MLOps項目特性跟業務的適配程度，在不同的模塊中可以使用不同項目的能力。
藉助WhaleStudio，數據科學家和ML工程師可以專註於解決業務問題，而不必擔心數據獲取和數據準備工作，同時，WhaleStudio可在幾分鐘內（而不是幾天和幾個月）大規模地使用任何工具、框架（例如TensorFlow、MLFlow等）構建高質量的AI/ML模型，並通過強大的Ops能力對模型訓練進行調度、監控和持續部署、持續上線。
綜上所述，白鯨開源WhaleStudio可以幫助企業在MLOps項目中快速實現數據價值：
- 數據科學家和ML工程師可以靈活地在任何框架中構建其 AI/ML 模型
- 能夠使數據科學家能夠利用高質量、可信和及時的數據加速AI/ML訓練
- 使用集成的DataOps及時交付可信數據，增強ML模型性能
- 通過加快和簡化模型生命周期，讓用戶更好地專註於高價值創新任務
- 提高 ML系統的性能、可靠性和可擴展性
- 數據科學家、ML 工程師、數據工程師和 IT 運營部門之間更好的協作
本文由 白鯨開源 提供發佈支持！
