AI-skolan
MLOps (Machine Learning Operations) är en uppsättning metoder och verktyg för att effektivisera och automatisera hela livscykeln för maskininlärningsmodeller — från datainsamling och träning till driftsättning, övervakning och uppdatering. Det är AI-världens motsvarighet till DevOps och syftar till att göra ML-projekt mer reproducerbara, skalbara och driftsäkra.
Exempel
Utan MLOps kan ett ML-team spendera månader på att träna en modell, för att sedan ta veckor på att manuellt sätta den i produktion — och sedan missa att modellen börjar prestera sämre när datan förändras. Med MLOps sker träning, testning och driftsättning automatiserat via pipelines, och avvikelser i prestanda triggar automatiska varningar.
ML
Avancerat
Kod & Teknik