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人工智能關(guān)鍵詞:MLOps

來源:中國信通院     編輯:創(chuàng)澤   時間:2022/8/22   主題:其他 [加盟]

MLOps落地開花,AI資產(chǎn)沉淀和治理成為實踐新風(fēng)向。隨著業(yè)界對人工智能研發(fā)效率、團(tuán)隊協(xié)作、安全保障等需求進(jìn)一步提升,整個MLOps產(chǎn)業(yè)實踐呈現(xiàn)出“內(nèi)涵很明確、落地很困難”的現(xiàn)狀。

從技術(shù)內(nèi)涵來看, MLOps的核心和要求已明確,即圍繞“一個基礎(chǔ)、兩個關(guān)鍵、三個提升”,逐步建設(shè)從需求、開發(fā)、交付到模型運(yùn)營的全生命周期運(yùn)營管理機(jī)制。一個基礎(chǔ)是指持續(xù)交付,通過搭建工廠流水線式的模型生產(chǎn)方式,提G規(guī)模化生產(chǎn)效率。許多頭部企業(yè)都已開始實踐模式的持續(xù)交付,部分企業(yè)模型研發(fā)效率提升超過40%。兩個關(guān)鍵是指持續(xù)訓(xùn)練和持續(xù)監(jiān)控,通過持續(xù)訓(xùn)練和持續(xù)監(jiān)控搭建G效閉環(huán)的運(yùn)營管理體系,提G機(jī)器學(xué)習(xí)可觀察性,保證模型質(zhì)量,增加賦能效果。

三個提升是指數(shù)據(jù)管理、特征管理、模型管理能力的提升。對數(shù)據(jù)、特征和模型等AI資產(chǎn)加以沉淀、安全管控和風(fēng)險治理,提升企業(yè)級AI治理能力,已成為MLOps新風(fēng)向。

從落地現(xiàn)狀來看,持續(xù)交付、持續(xù)訓(xùn)練、持續(xù)監(jiān)控和模型治理難度依次提升,產(chǎn)業(yè)界當(dāng)前尚處在提升持續(xù)交付和持續(xù)監(jiān)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(xù)火熱,端到端的MLOps一體化工具和細(xì)分場景的專項工具都非常火熱,端到端工具追求大而全的功能集,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(jiān)控、特征存儲、可觀測等工具,未來MLOps相關(guān)工具可能會成為AI軟件市場的重要賽道。





人工智能關(guān)鍵詞:人工智能新基建

AI軟件設(shè)施在近兩年成為產(chǎn)業(yè)焦點,AI開源框架生態(tài),預(yù)訓(xùn)練大模型體系,AI軟件平臺生態(tài)等內(nèi)容都得到了長足的發(fā)展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源

人工智能關(guān)鍵詞:企業(yè)智能

智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業(yè)智能應(yīng)用不斷發(fā)展,多面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風(fēng)控、營銷、服務(wù)等各個環(huán)節(jié)

人工智能關(guān)鍵詞:可信落地

頭部科技企業(yè)先后發(fā)布了AI治理戰(zhàn)略和治理體系,成立了相關(guān)委員會和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風(fēng)險管理體系,可信AI技術(shù)和保障工具也在蓬勃發(fā)展

上海數(shù)字大腦研究院發(fā)布《2022上半年度人工智能行業(yè)報告》

人工智能市場收支規(guī)模達(dá)850廳美元,預(yù)測,2022年該市場規(guī)模將同比增長約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關(guān), CAGR 達(dá)24.5%

六大人工智能的熱點問題

調(diào)度決策外賣調(diào)度系統(tǒng)困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應(yīng);內(nèi)容治理如何守護(hù)清朗健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎

三大人工智能的風(fēng)險初步探析

數(shù)據(jù)不完備和濫用風(fēng)險突出而損害用戶的權(quán)益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善

可持續(xù)發(fā)展人工智能治理框架:協(xié)同共治 治理實踐 企業(yè)面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能體系

企業(yè)作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險管理機(jī)制,提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架

人工智能安全技術(shù)體系包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機(jī)制

構(gòu)建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動人工智能技術(shù)可用、可靠、可信,其內(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機(jī)制兩個層面工作

人工智能產(chǎn)品不同階段(規(guī)劃設(shè)計,研發(fā)部署,運(yùn)營使用)的風(fēng)險挑戰(zhàn)

在規(guī)劃設(shè)計階段機(jī)器學(xué)習(xí)場景中固有的不可預(yù)測性,傳達(dá)實施偏差會進(jìn)一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運(yùn)行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(zhàn)

2022人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模和發(fā)展特點

G增長:未來五年人工智能市場規(guī)模平均增速將超過20%;G集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;G壁壘:滲透率還不到4%

我國新一代人工智能治理工作框架是什么樣的

我國新一代人工智能治理工作框架應(yīng)整合社會各界對AI社會技術(shù)復(fù)合體的離散性認(rèn)知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監(jiān)管“的人工智能治理工作框架

多模態(tài)問答的方法和挑戰(zhàn)

多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問答大多只能處理簡單的問題 多模態(tài)知識問答推理能力弱 可解釋性差
資料獲取
人工智能
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服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

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