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人工智能關鍵詞:MLOps

來源:中國信通院      編輯:創澤      時間:2022/8/22      主題:其他   [加盟]

MLOps落地開花,AI資產沉淀和治理成為實踐新風向。隨著業界對人工智能研發效率、團隊協作、安全保障等需求進一步提升,整個MLOps產業實踐呈現出“內涵很明確、落地很困難”的現狀。

從技術內涵來看, MLOps的核心和要求已明確,即圍繞“一個基礎、兩個關鍵、三個提升”,逐步建設從需求、開發、交付到模型運營的全生命周期運營管理機制。一個基礎是指持續交付,通過搭建工廠流水線式的模型生產方式,提G規;a效率。許多頭部企業都已開始實踐模式的持續交付,部分企業模型研發效率提升超過40%。兩個關鍵是指持續訓練和持續監控,通過持續訓練和持續監控搭建G效閉環的運營管理體系,提G機器學習可觀察性,保證模型質量,增加賦能效果。

三個提升是指數據管理、特征管理、模型管理能力的提升。對數據、特征和模型等AI資產加以沉淀、安全管控和風險治理,提升企業JAI治理能力,已成為MLOps新風向。

從落地現狀來看,持續交付、持續訓練、持續監控和模型治理難度依次提升,產業界當前尚處在提升持續交付和持續監控能力過程中,模型治理等僅有少量探索,未來仍然是AI工程化的重點方向。 v 此外,MLOps的工具市場持續火熱,端到端的MLOps一體化工具和細分場景的專項工具都非;馃幔说蕉斯ぞ咦非蟠蠖墓δ芗,專項工具在局部或某些場景下功能和性能較好,例如流水線編排、模型監控、特征存儲、可觀測等工具,未來MLOps相關工具可能會成為AI軟件市場的重要賽道。


  



人工智能關鍵詞:人工智能中臺

規;侵刚狭素S富的人工智能開發,部署,測試,運維等能力,標準化是指將異構的軟硬件環境封裝為標準化的界面,可擴展是指可以不斷適配新的技術和工具

人工智能關鍵詞:超級自動化

器人流程自動化,智能流程管理,低代碼應用平臺,流程挖掘等工具和平臺,銜接起了企業級各類復雜業務場景,其綜合應用,互使能是超級自動化發揮效能的重要手段

人工智能關鍵詞:知識驅動AI

知識和數據雙輪驅動的人工智能技術路線展現了強勁的發展潛力,知識的融合應用有效地提升了智能問答,智能推薦,大規模預訓練模型等人工智能技術中的效果

人工智能關鍵詞:AI4S(AI for Science)

AI與傳統科學領域的深度融合,極大拓展該領域解決問題的能力;傳統科學領域的進步和對AI技術的需求加速了AI本身的發展;AI4S的研究范圍也擴展到了更多基礎問題領域

人工智能關鍵詞:生成式AI

生成式AI借助生成對抗學習等技術,能夠生成更加真實,更有創意,更有趣味的內容,生成式AI既是生產要素,也是生產工具,在寫作和編程等方面也取得進展。

人工智能關鍵詞:大模型

大模型的更新迭代速度不斷加快,開始從“可用”的基礎大模型轉向為“好用”的行業大模型,為支撐應用方更便捷地開發和部署大模型,多家頭部企業發布了行業大模型及開發工具

人工智能發展特點及面臨挑戰

AI創新的步伐正在加速;AI研發工具傳播更加廣泛;AI正在改變人機關系;AI帶來的顛覆性創新;機器與人的關系方面都將面臨現實的倫理挑戰

聯合國教科文組織發布《人工智能倫理建議書》

發展和應用人工智能首先要體現出四大價值,即尊重,保護和提升人權及人類尊嚴,構建和平,公正與相互依存的人類社會

2021年中國智能家電行業市場前景及投資研究報告

隨著人工智能時代的到來,智能化也成為家電業發展的一大趨勢,智能電視占比最大達55%,智能空調、智能洗衣機、智能冰箱,分別占比24%

騰訊優圖聯合廈門大學人工智能研究院共同發布《2021十大人工智能趨勢》

不斷強化無監督/弱監督學習由量變到質變,將助推企業從前期的迅速擴張到穩定期高效化運作的新階段;AI與數字內容產業的深度耦合,構筑數字內容生成新范式

斯坦福大學:人工智能指數2021(222頁中文版)

覆蓋了百年以來人工智能的總體情況,目標是基于數據來推動人工智能的廣泛交流和有效對話,從多個角度觀察和解讀了人工智能領域的動態和進展

數據猿推出《2021中國數據智能產業發展報告》

報告從數據和技術進展、業務場景、行業應用、未來趨勢四個方面梳理數據智能產業近期的發展情況,為業界了解數據智能行業發展情況提供一份有價值的借鑒
 
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