我们按需网络研讨会, 《澳门赌场官网》,，探讨了如何应用机器学习Ops (MLOps)使您保持竞争力，并帮助您从您的公司的人工智能/ML计划中获得您的预期价值.
在这个网络研讨会, Tony Lung和Faisal Malik解释了成功的公司如何最大限度地利用机器学习. 他们讨论如何使流程标准化, 角色和技术可以简化您的端到端机器学习过程，以及如何克服您的机器学习成功道路上的常见障碍.
随着机器学习变得越来越普遍, 领导者们正在寻找最佳实践，让他们的机器学习模型在业务上获得动力，并产生预期的结果. 在许多情况下, MLOps是解决模型漂移和将流程连接在一起的难题中缺失的一块, 有经验和能力去创造你想要达到的持久和一致的价值.
在这个网络研讨会, 我们的专家分解了机器学习生命周期的各个阶段, 解释MLOps不仅仅是一组工具, 并解决许多企业在实施机器学习时遇到的六个挑战.
本次网络研讨会讨论的其他主题包括:
- 采用“工具链”战略如何加速你的成功
- 衡量和可视化结果的重要性，而不仅仅是输出
- 归档所有历史数据的好处，即使其用途还不明显.
本次网络研讨会以一个问答结束&直接讨论与会者最关心的问题.
