Редактирование: Жизненный цикл модели машинного обучения

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 83: Строка 83:
 
[[Файл:Deployment lifecycle.png|450px|thumb|right| Цикл развертывания [https://christophergs.github.io/assets/images/deployment.png Источник]]]
 
[[Файл:Deployment lifecycle.png|450px|thumb|right| Цикл развертывания [https://christophergs.github.io/assets/images/deployment.png Источник]]]
  
Внедрение модели машинного обучения в производство означает доступность модели для других бизнес-систем. Внедряя модель, другие системы могут отправлять ей данные и получать от модели прогнозы, которые, в свою очередь, используются в системах компании. Благодаря внедрению модели машинного обучения, компания сможет в полной мере воспользоваться созданной моделью машинного обучения.  
+
Внедрение модели машинного обучения в производство означает доступность модели для других бизнес-систем. Развертывая модель, другие системы могут отправлять ей данные и получать от модели прогнозы, которые, в свою очередь, заполняются в системах компании. Благодаря внедрению модели машинного обучения компания сможет в полной мере воспользоваться созданной моделью машинного обучения.  
 
Основная задача, решаемая на этом этапе - ввод модели в эксплуатацию. Необходимо развернуть модель и конвейер в рабочую или близкую к ней среду, чтобы приложения могли к ней обращаться.
 
Основная задача, решаемая на этом этапе - ввод модели в эксплуатацию. Необходимо развернуть модель и конвейер в рабочую или близкую к ней среду, чтобы приложения могли к ней обращаться.
Создав эффективно работающую модель, требуется ввести ее в эксплуатацию для взаимодействия с другими системами компании. В зависимости от бизнес-требований, модель исполняет прогнозы в режиме реального времени или в стандартном режиме. Для развертывания модели, необходимо внедрять модель с помощью открытого API-интерфейса. Интерфейс упрощает использование модели различными приложениями, например:
+
Создав набор эффективно работающих моделей, требуется ввести их в эксплуатацию для взаимодействия с другими системами компании. В зависимости от бизнес-требований прогнозы выполняются в режиме реального времени или в стандартном режиме. Для развертывания модели, необходимо предоставить их с помощью открытого API-интерфейса. Интерфейс упрощает использование модели различными приложениями, например:
 
* Веб-сайты.  
 
* Веб-сайты.  
 
* Электронные таблицы.  
 
* Электронные таблицы.  

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблон, используемый на этой странице: