| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
MLOps ou ML Ops est un ensemble de pratiqu … MLOps ou ML Ops est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et maintenir des modèles de machine learning en production de manière fiable et efficace. Ce terme est composé de "machine learning" et de la pratique de développement continu de devops dans le domaine des logiciels. Les modèles d'apprentissage automatique sont testés et développés dans des systèmes expérimentaux isolés. Lorsqu'un algorithme est prêt à être lancé, le MLOps est pratiqué entre les scientifiques des données, les devops et les ingénieurs en apprentissage automatique pour faire passer l'algorithme aux systèmes de production. Semblable aux approches devops ou DataOps, MLOps cherche à accroître l'automatisation et à améliorer la qualité des modèles de production, tout en se concentrant sur les exigences commerciales et réglementaires . Alors que MLOps a commencé comme un ensemble de bonnes pratiques, il évolue lentement vers une approche indépendante de la gestion du cycle de vie du ML. MLOps s'applique à l'ensemble du cycle de vie - de l'intégration avec la génération de modèles , l'orchestration et le déploiement, à la santé, aux diagnostics, à la gouvernance et à l'entreprise métrique. Selon Gartner, MLOps est un sous-ensemble de . MLOps se concentre sur l'opérationnalisation des modèles ML, tandis que ModelOps couvre l'opérationnalisation de tous les types de modèles d'IA.isation de tous les types de modèles d'IA.
, MLOps o ML Ops è un insieme di pratiche ch … MLOps o ML Ops è un insieme di pratiche che mira a sviluppare e mantenere i modelli di apprendimento automatico in produzione in modo affidabile ed efficiente. La parola è un composto di "apprendimento automatico" (Machine Learning, ML) e DevOps, la metodologia di sviluppo del software. I modelli di apprendimento automatico sono testati e sviluppati in sistemi sperimentali isolati. Quando un algoritmo è pronto per essere rilasciato, MLOps coinvolge data scientist, sviluppatori DevOps e ingegneri di Machine Learning per portare l'algoritmo in produzione. Simile agli approcci DevOps o DataOps, MLOps cerca di aumentare l'automazione e migliorare la qualità dei modelli di produzione, concentrandosi al contempo anche sui requisiti aziendali e normativi. Sebbene MLOps sia iniziato come un insieme di best practice, si sta lentamente evolvendo in un approccio indipendente alla gestione del ciclo di vita del ML. MLOps si applica all'intero ciclo di vita, dall'integrazione con la generazione del modello (modello di sviluppo del software, integrazione continua/consegna continua ), orchestrazione e distribuzione, all'integrità, alla diagnostica, alla governance e alle metriche aziendali. Secondo Gartner, MLOps è un sottoinsieme di ModelOps . MLOps si concentra sull'operazionalizzazione dei modelli ML, mentre ModelOps copre l'operazionalizzazione di tutti i tipi di modelli di intelligenza artificiale. Esplora i principali repository MLOps di GitHub per tenere traccia delle tendenze e delle risorse emergenti. delle tendenze e delle risorse emergenti.
, MLOps とは、ディープラーニングなどの機械学習のライフサイクルを管理するための、データサイエンティスト、エンジニア、保守運用担当者のコラボレーションおよびコミュニケーションに関する実践手法。機械学習 Machine Learning (ML) と、ソフトウェア分野での継続的な開発手法である DevOps とを組み合わせた造語である。
, عمليات التعلم الآلي (MLOPs) هي عملية أخذ ن … عمليات التعلم الآلي (MLOPs) هي عملية أخذ نموذج تعلم الآلة التجريبي إلى نظام الإنتاج. الكلمة عبارة عن مركب من «التعلم الآلي» وممارسة التطوير المستمر لـديف أوبس في مجال البرمجيات. يتم اختبار نماذج التعلم الآلي وتطويرها في أنظمة تجريبية معزولة. عندما تكون الخوارزمية جاهزة للتشغيل، تمارس هذه العمليات بين علماء البيانات وديف أوبس ومهندسي التعلم الآلي لنقل الخوارزمية إلى أنظمة الإنتاج. على غرار ديف أوبس أو داتا أوبس النهج وتسعى عمليات التعلم الآلي في زيادة عمليات الأتمتة وتحسين نوعية إنتاج النماذج، مع التركيز أيضا على متطلبات العمل والتنظيمية. بينما بدأت العمليات كمجموعة من أفضل الممارسات، فإنه يتطور ببطء إلى نهج مستقل لإدارة دورة حياة ML. ينطبق MLOps على دورة الحياة بأكملها - بدءًا من التكامل مع إنشاء النموذج (دورة حياة تطوير البرامج، والتكامل المستمر / التسليم المستمر)، والتنسيق والنشر إلى الصحة والتشخيص والحوكمة ومقاييس الأعمال.ى الصحة والتشخيص والحوكمة ومقاييس الأعمال.
, MLOps or ML Ops is a set of practices that … MLOps or ML Ops is a set of practices that aims to deploy and maintain machine learning models in production reliably and efficiently. The word is a compound of "machine learning" and the continuous development practice of DevOps in the software field. Machine learning models are tested and developed in isolated experimental systems. When an algorithm is ready to be launched, MLOps is practiced between Data Scientists, DevOps, and Machine Learning engineers to transition the algorithm to production systems. Similar to DevOps or DataOps approaches, MLOps seeks to increase automation and improve the quality of production models, while also focusing on business and regulatory requirements. While MLOps started as a set of best practices, it is slowly evolving into an independent approach to ML lifecycle management. MLOps applies to the entire lifecycle - from integrating with model generation (software development lifecycle, continuous integration/continuous delivery), orchestration, and deployment, to health, diagnostics, governance, and business metrics. According to Gartner, MLOps is a subset of ModelOps. MLOps is focused on the operationalization of ML models, while ModelOps covers the operationalization of all types of AI models.rationalization of all types of AI models.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/ML_Ops_Venn_Diagram.svg?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
59067677
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
8846
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1111121348
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Continuous_delivery +
, http://dbpedia.org/resource/DataOps +
, http://dbpedia.org/resource/File:ML_Ops_Venn_Diagram.svg +
, http://dbpedia.org/resource/Gartner +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Continuous_integration +
, http://dbpedia.org/resource/Software_development_lifecycle +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_Intelligence_for_IT_Operations +
, http://dbpedia.org/resource/DevOps +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/ModelOps +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/MLOps?oldid=1111121348&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/ML_Ops_Venn_Diagram.svg +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/MLOps +
|
| owl:sameAs |
http://www.wikidata.org/entity/Q60753505 +
, http://it.dbpedia.org/resource/MLOps +
, http://fr.dbpedia.org/resource/MLOps +
, http://ar.dbpedia.org/resource/%D8%B9%D9%85%D9%84%D9%8A%D8%A7%D8%AA_%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%B9%D9%84%D9%85_%D8%A7%D9%84%D8%A2%D9%84%D9%8A +
, http://dbpedia.org/resource/MLOps +
, https://global.dbpedia.org/id/9Pfor +
, http://ja.dbpedia.org/resource/MLOps +
|
| rdfs:comment |
MLOps o ML Ops è un insieme di pratiche ch … MLOps o ML Ops è un insieme di pratiche che mira a sviluppare e mantenere i modelli di apprendimento automatico in produzione in modo affidabile ed efficiente. La parola è un composto di "apprendimento automatico" (Machine Learning, ML) e DevOps, la metodologia di sviluppo del software. I modelli di apprendimento automatico sono testati e sviluppati in sistemi sperimentali isolati. Quando un algoritmo è pronto per essere rilasciato, MLOps coinvolge data scientist, sviluppatori DevOps e ingegneri di Machine Learning per portare l'algoritmo in produzione. Simile agli approcci DevOps o DataOps, MLOps cerca di aumentare l'automazione e migliorare la qualità dei modelli di produzione, concentrandosi al contempo anche sui requisiti aziendali e normativi. Sebbene MLOps sia iniziato come un insiem Sebbene MLOps sia iniziato come un insiem
, MLOps or ML Ops is a set of practices that … MLOps or ML Ops is a set of practices that aims to deploy and maintain machine learning models in production reliably and efficiently. The word is a compound of "machine learning" and the continuous development practice of DevOps in the software field. Machine learning models are tested and developed in isolated experimental systems. When an algorithm is ready to be launched, MLOps is practiced between Data Scientists, DevOps, and Machine Learning engineers to transition the algorithm to production systems. Similar to DevOps or DataOps approaches, MLOps seeks to increase automation and improve the quality of production models, while also focusing on business and regulatory requirements. While MLOps started as a set of best practices, it is slowly evolving into an independent approach to MLvolving into an independent approach to ML
, عمليات التعلم الآلي (MLOPs) هي عملية أخذ ن … عمليات التعلم الآلي (MLOPs) هي عملية أخذ نموذج تعلم الآلة التجريبي إلى نظام الإنتاج. الكلمة عبارة عن مركب من «التعلم الآلي» وممارسة التطوير المستمر لـديف أوبس في مجال البرمجيات. يتم اختبار نماذج التعلم الآلي وتطويرها في أنظمة تجريبية معزولة. عندما تكون الخوارزمية جاهزة للتشغيل، تمارس هذه العمليات بين علماء البيانات وديف أوبس ومهندسي التعلم الآلي لنقل الخوارزمية إلى أنظمة الإنتاج. على غرار ديف أوبس أو داتا أوبس النهج وتسعى عمليات التعلم الآلي في زيادة عمليات الأتمتة وتحسين نوعية إنتاج النماذج، مع التركيز أيضا على متطلبات العمل والتنظيمية. بينما بدأت العمليات كمجموعة من أفضل الممارسات، فإنه يتطور ببطء إلى نهج مستقل لإدارة دورة حياة ML. ينطبق MLOps على دورة الحياة بأكملها - بدءًا من التكامل مع إنشاء النموذج (دورة حياة تطوير البرامج، والتكامل المستمر / التسليم المستمر)، والتنسيق والنشر إلى الص التسليم المستمر)، والتنسيق والنشر إلى الص
, MLOps ou ML Ops est un ensemble de pratiqu … MLOps ou ML Ops est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et maintenir des modèles de machine learning en production de manière fiable et efficace. Ce terme est composé de "machine learning" et de la pratique de développement continu de devops dans le domaine des logiciels. Les modèles d'apprentissage automatique sont testés et développés dans des systèmes expérimentaux isolés. Lorsqu'un algorithme est prêt à être lancé, le MLOps est pratiqué entre les scientifiques des données, les devops et les ingénieurs en apprentissage automatique pour faire passer l'algorithme aux systèmes de production. Semblable aux approches devops ou DataOps, MLOps cherche à accroître l'automatisation et à améliorer la qualité des modèles de production, tout en se concentrant sur les exigences commercialesconcentrant sur les exigences commerciales
, MLOps とは、ディープラーニングなどの機械学習のライフサイクルを管理するための、データサイエンティスト、エンジニア、保守運用担当者のコラボレーションおよびコミュニケーションに関する実践手法。機械学習 Machine Learning (ML) と、ソフトウェア分野での継続的な開発手法である DevOps とを組み合わせた造語である。
|
| rdfs:label |
MLOps
, عمليات التعلم الآلي
|
