全球的MLOps和ML工具概覽

全球的MLOps和ML工具概覽如下：

核心領(lǐng)域劃分：

數(shù)據(jù)管理：涵蓋數(shù)據(jù)探索、存儲和版本控制等任務(wù)，是機器學(xué)習(xí)項目的基礎(chǔ)。

建模：包括數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的自動化平臺，是構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型的關(guān)鍵步驟。

持續(xù)部署：支持模型從開發(fā)到生產(chǎn)環(huán)境的無縫過渡，確保模型能夠在實際應(yīng)用中穩(wěn)定運行。

計算資源管理：有效管理和分配計算資源，以提高機器學(xué)習(xí)任務(wù)的執(zhí)行效率和成本效益。

MLOps平臺特點：

整體性：提供從數(shù)據(jù)管理到模型部署的端到端解決方案。

協(xié)作性：支持多用戶協(xié)作，促進團隊間的信息共享和流程優(yōu)化。

可重現(xiàn)性：確保實驗和模型的可重復(fù)性，提高結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性。

社區(qū)支持：擁有活躍的社區(qū)和豐富的資源，幫助用戶解決問題和分享經(jīng)驗。

托管選項：提供托管服務(wù)，減輕用戶的運維負擔(dān)。

數(shù)據(jù)連通性：支持多種數(shù)據(jù)源和格式的接入，提高數(shù)據(jù)的可用性和靈活性。

易用性：界面友好，易于上手，降低用戶的學(xué)習(xí)成本。

具體MLOps平臺和工具：

MLReef：提供版本控制和協(xié)作的工作流，有助于團隊間的協(xié)作和項目管理。

Databricks：專注于數(shù)據(jù)分析和AI應(yīng)用的全面支持，提供強大的數(shù)據(jù)處理和建模能力。

H2O、Iguazio、Hopsworks：各自具有獨特的功能和適用場景，滿足不同用戶的特定需求。

Valohai、Amazon SageMaker、Dataiku：涵蓋開源和商業(yè)化平臺，提供從數(shù)據(jù)處理到模型部署的完整解決方案，適用于不同規(guī)模和類型的企業(yè)和項目。

總結(jié)：全球的MLOps和ML工具市場正在快速發(fā)展，提供了豐富的選擇和適應(yīng)性。用戶可以根據(jù)項目的具體需求，選擇最適合的MLOps平臺和工具，以加速AI項目的成功實施。

2024年五大人工智能平臺

隨著人工智能的日益普及，構(gòu)建、評估和更新深度學(xué)習(xí)模型變得至關(guān)重要。據(jù)麥肯錫全球研究所預(yù)測，到2025年，制造業(yè)中這一技術(shù)的應(yīng)用規(guī)模將膨脹至3.7萬億美元。

人工智能平臺作為數(shù)字智能的模擬工具，通過圖像識別、文本處理、語音功能，乃至編程語言支持和優(yōu)化模板，將復(fù)雜任務(wù)簡化為易于操作的流程。它們的作用不僅限于開發(fā)，還包括測試、部署和持續(xù)優(yōu)化模型，對組織運營和決策產(chǎn)生深遠影響。

這些平臺的核心是集成技術(shù)，它們提供了開發(fā)機器學(xué)習(xí)模型的全面框架。使用人工智能平臺，用戶可以直接提交數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，利用內(nèi)置算法，或者創(chuàng)建自定義容器，以適應(yīng)特定的業(yè)務(wù)需求。

在2024年，市場上的優(yōu)秀人工智能平臺眾多，選擇的關(guān)鍵在于評估其帶來的價值和適應(yīng)性。為了在競爭激烈的AI領(lǐng)域脫穎而出，對于專業(yè)人士來說，掌握主流平臺并獲取相關(guān)認證是至關(guān)重要的。

全球供應(yīng)商提供的認證課程是學(xué)習(xí)和精通這些平臺的高效途徑。隨著人工智能在醫(yī)療、零售、金融等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，理解并熟練掌握這些工具和平臺，將有助于應(yīng)對人工智能的快速發(fā)展，為職業(yè)發(fā)展鋪平道路。