От ноутбуков до реальных систем
Делиться
Если вы работаете в сфере анализа данных, будь то менеджер, специалист по анализу данных, инженер или владелец продукта, вы почти наверняка хотя бы раз присутствовали на совещании, где обсуждалась тема «внедрения модели в производство».
Но если серьёзно, что вообще означает производство?
Как вы, возможно, знаете, я инженер по искусственному интеллекту. Свою первую работу в области анализа данных я начал в 2015 году в крупной французской компании энергетического сектора. В то время мы были одними из первых, кто разрабатывал приложения ИИ для управления и производства энергии (ядерной, гидроэнергетики и возобновляемых источников). И если есть область, где внедрение ИИ в производство строго регулируется, то это энергетика, особенно атомная. Это тесно связано с характером данных и тем фактом, что модели машинного обучения нелегко интегрировать в существующую среду.
Благодаря этому опыту я очень рано понял, что создание модели в блокноте — это лишь верхушка айсберга. Я также очень быстро начал говорить о внедрении в производство, не совсем понимая, что это значит. По этим причинам я хочу поделиться с вами более ясным пониманием, которое я выработал за эти годы, когда речь идет о внедрении проектов машинного обучения в производство.
Источник: towardsdatascience.com
