如何从AI部署中获取最大价值

借助机器学习操作(MLOps)，组织可以通过在较新的数据集上对模型进行重新训练来“重置”模型，然后迅速将其重新部署到生产环境中。他们可以提供有关数据漂移的方式和程度的指导，强调哪些模型不再做出准确的预测。还有其他时间段的历史数据，例如1973年的石油危机或飓风危机，这些数据可以帮助组织预测像冠状病毒一样严重危机的长期影响。由于疫情的影响每天都在发展和变化，因此机器学习操作(MLOps)可以同时保持对数据可能偏差的监视，并使用自动化功能在数据发生时立即通知其数据和准确性漂移。这样，组织就可以快速重新调整其模型，并获得与市场保持同步所需的见解。

 

当机器学习操作(MLOps)与其他人工智能工具结合使用时，预测将变得更加准确，并且组织可以迅速调整路线，以满足不断变化的消费者需求。例如，当模型在新数据集(如上述数据集)上进行训练之后，再用于需求预测时，品牌商可以更准确地预测需求，从而确保不会再次出现洗手液和卫生纸等产品短缺的情况。同样，当使用机器学习操作(MLOps)定期监视和更新模型时，组织可以应用时间序列之类的方法来查看对其业务的持久影响，并使用它来解决其他问题集，例如优化人员配备水平和管理库存等。

 

如今的世界日新月异，组织需要准确和可信赖的预测来帮助他们做出业务决策。但是，在大规模部署和监控人工智能模型之前，组织难以做到这一点。通过采用机器学习操作(MLOps)的实践和解决方案，组织可以拥有所需的工具来应对这个前所未有的时代，同时最终也可以从其人工智能投资中看到全部价值。