mercoledì, Ottobre 20, 2021
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Come potenziare DevOps con Machine Learning Lifecycle Management?

Fonte immagine: Atlassian.com

La combinazione di DevOps e Machine Learning si traduce in grandi improvvisazioni nella gestione del ciclo di vita.

L'utilizzo dell'apprendimento automatico in DevOps ha già portato una notevole facilità nella gestione, nel monitoraggio e nella modellazione delle versioni. L'adozione di tecniche di apprendimento automatico nei servizi di sviluppo di app mobili può semplificare i flussi di lavoro e il processo di collaborazione generale.

Al giorno d'oggi la gestione efficace del ciclo di vita del machine learning è diventata molto critica per il completamento con successo dei servizi di sviluppo di app mobili che sono DevOps.

Molti dei principali fornitori di soluzioni descrivono funzioni essenziali che vengono accelerate con l'incorporazione dei servizi DevOps con la gestione del ciclo di vita dell'apprendimento automatico.

  • Preparazione dei dati più rapida
  • Improvvisazione nelle procedure di sperimentazione
  • Formazione e gestione efficaci dei modelli
  • Implementazione e monitoraggio più rapidi
  • Miglioramento del processo di governance e leggibilità
  • Migliore collaborazione durante tutto il processo di sviluppo del modello
  • Facile gestione di dati di grandi dimensioni e operazioni di calcolo quotidiane

Una delle funzioni più importanti è la facile gestione di pipeline di dati complesse insieme alla creazione di modelli di dati appropriati che possono facilmente alimentare i tuoi dati nei servizi di sviluppo di app mobili.

Esaminiamo le pipeline di machine learning insieme ai loro ruoli e funzioni importanti.

Che ruolo gioca la pipeline di machine learning?

La pipeline di machine learning è nota per consentire la modularizzazione di diverse fasi in passaggi discreti. Le pipeline svolgono un ruolo molto importante nel fornire un meccanismo per l'automazione, la condivisione e la riproduzione di modelli insieme alle risorse di machine learning.

Tutte le pipeline di machine learning creano e gestiscono flussi di lavoro che uniscono con successo le fasi di machine learning. Soprattutto, le pipeline consentono di ottimizzare facilmente il flusso di lavoro con velocità, semplicità, riusabilità e portabilità. La ricerca definisce i quattro passaggi di base che sono molto coinvolti nella distribuzione delle pipeline di machine learning.

I passaggi seguenti formano una pipeline completa di machine learning e vengono utilizzati da vari data scientist, ingegneri ed esperti IT per collaborare.

  • Preparazione e importazione semplici dei dati
  • Formazione e riqualificazione continua del modello
  • Valutazione completa del modello
  • Distribuzione rapida e di successo

L'utilizzo di passaggi distinti crea la possibilità di rieseguire solo i passaggi richiesti insieme alle modifiche e ai test del flusso di lavoro. Un passaggio viene generalmente definito come un'unità di calcolo nella pipeline dei servizi DevOps. Generalmente, l'attività di preparazione dei dati prevede più passaggi.

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Le caratteristiche più importanti definite di una pipeline di machine learning sono costituite da trasformazione, convalida, funzionalità e normalizzazione.

Una delle caratteristiche degne di nota di una pipeline di machine learning, se utilizzata in DevOps, è il riutilizzo di origini dati e dati intermedi che consente di risparmiare tempo e risorse di calcolo preziosi.

In che modo una pipeline di machine learning influenza DevOps?

Le ricerche di mercato rivelano alcune delle principali influenze positive che il machine learning ha avuto su DevOps.

Miglioramento dell'accessibilità dei dati

Le pipeline di machine learning insieme all'uso dell'intelligenza artificiale consentono la raccolta di dati da più fonti.

Le pipeline preparano i dati per una valutazione solida e affidabile, migliorando così l'accessibilità complessiva dei dati.

Maggiore efficacia per l'implementazione

L'uso dell'intelligenza artificiale ha portato all'autogoverno che consente ai team di passare all'automazione e all'improvvisazione. Pertanto, il sistema di gestione generale è diventato più auto-dipendente.

Uso efficace delle risorse

L'automazione delle attività e la gestione di routine guidate dagli algoritmi della pipeline di apprendimento automatico ottimizzano l'uso di tempo e risorse preziosi insieme alla riduzione della complessità umana.

Conclusione

Pertanto, la razionalizzazione di DevOps utilizzando pipeline e algoritmi di machine learning aggiunge maggiore visibilità alle metriche degli esperimenti, alla formazione e alle versioni dei modelli.

I servizi di machine learning funzionano perfettamente con i servizi DevOps fornendo funzionalità end-to-end per i cicli di vita completamente funzionali. L'utilizzo di modelli di pipeline di machine learning aggiunge la velocità e la semplicità tanto necessarie a DevOps.

Gli studi rivelano che i modelli di pipeline di machine learning aiutano i team DevOps a concentrarsi sull'innovazione e sulla creatività eliminando tutte le inefficienze durante i cicli di vita operativi.

La tecnologia avanzata consente ai team DevOps di gestire in modo perfetto la quantità, la variabilità e la velocità dei dati.

L'uso di tecnologie e architetture di pipeline superiori ha già portato a un miglioramento dell'automazione insieme all'aumento generale dell'efficienza del team DevOps.

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