Data Talk: SEGES Innovation

Hvordan strømliner og automatiserer du processerne omkring produktionssætning af machine learning-modeller, så din data science-investering kan skabe varig værdi og forandring i forretningen?

Hør SEGES Innovations bud på det spørgsmål, samt de overvejelser de har gjort sig undervejs i processen, i denne Data Talk.

Af: Kapacity

17. februar 2023

I denne Data Talk vil Mogens Mikkelsen, Senior Enterprise Architect hos SEGES Innovation dele gavmildt ud af de erfaringer, de har gjort sig undervejs i processen med at strømline deres produktions-setup. Undervejs vil Mogens berøre teknik, organisering, involvering af forretningsområder, overordnet datastrategi og meget mere.

God fornøjelse!

Hvad er MLOps?

SEGES Innovations nye AI-platform til produktionssætning af machine learning-modeller er baseret på twoday kapacitys MLOps Framework. Men hvad er MLOps?

(ML Operations) er en kernefunktion i machine learning engineering, der fokuserer på at strømline processen med at sætte machine learning-modeller i produktion og derefter vedligeholde og overvåge dem.

Men hvorfor har vi brug for det?

Som med ethvert andet softwaresystem skal machine learning-applikationer implementeres og overvåges for at være nyttige og give værdi til virksomheder.

Det kender vi fra det traditionelle DevOps, der bliver brugt til at holde styr på:

  • Versionskontrol

  • Test af kode
  • Kontinuerlig integration og levering (CI/CD)
  • Overvågning af applikation
Læs mere om MLOps ved at hente vores white paper her

Men machine learning-applikationer har yderligere kompleksitet, og derfor er et MLOps-framework nødvendigt:

  • Udover kode skal vi også versionere og spore machine learning-artefakter, så som en ML-model, samt træningsdata
  • Machine learning er mindre lineær og mere eksperimenterende
  • Det er sværere at teste en ML-model på grund af den statistiske karakter af ML
  • Selv uden kodeændringer skal systemerne periodisk trænes og testes med nye data

Del på

Andre blogindlæg du måske vil finde spændende

Fem råd til at få Machine Learning i produktion

4. januar 2023|

Har du også en fornemmelse af, at jeres data indeholder mere potentiale, end din virksomhed høster i dag? At kunne trække de dybe indsigter ud af data eller automatisere manuelle arbejdsopgaver med en data-applikation bygger ofte på Machine [...]

Sådan får du AI ud af sandkassen

11. januar 2022|

I dag står døren til AI åben for alle virksomheder - men de færreste formår at udnytte teknologien til fulde. I dette blogindlæg kan du læse om de tre primære årsager til, at AI ofte forbliver et legetøj [...]

2023-02-19T19:20:28+01:00