1月6日消息，據(jù)外媒報道，受新冠肺炎疫情影響，企業(yè)內(nèi)部采用人工智能技術(shù)的速度明顯加快，這主要?dú)w功于數(shù)字業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型舉措的加速。
最近，一項(xiàng)由Algorithmia發(fā)布的對403位參與機(jī)器學(xué)習(xí)計劃的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，83%的企業(yè)增加了AI/ML的預(yù)算，數(shù)據(jù)科學(xué)家的平均雇用人數(shù)同比增長76%。
涉及AI/ML技術(shù)的用例顯然也變得更加復(fù)雜。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，64%的企業(yè)需要一個月或更長時間來部署一個模型。38%的受訪者表示，他們的數(shù)據(jù)科學(xué)家將超過一半的時間花在模型部署上，而不是訓(xùn)練這些模型。
Algorithmia首席執(zhí)行官Diego Oppenheimer表示，這項(xiàng)調(diào)查清楚表明，在生產(chǎn)環(huán)境中大規(guī)模實(shí)施人工智能模型還有很多工作要做。
這個問題的核心是人工智能模型的部署和更新速度。一個數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)平均需要6個月的時間來訓(xùn)練和部署一個人工智能模型。部署之后，AI模型需要隨著新的數(shù)據(jù)源的出現(xiàn)而更新。隨著業(yè)務(wù)環(huán)境的變化，這個AI模型也經(jīng)常需要被替換，因?yàn)橛?xùn)練AI模型的許多假設(shè)都不再相關(guān)了。
人工智能模型的生命周期管理催生了一種稱為MLOps的新IT學(xué)科。反過來，MLOps流程需要與DataOps流程集成，后者現(xiàn)在需要管理數(shù)兆字節(jié)(有時甚至數(shù)兆字節(jié))的數(shù)據(jù)，而DevOps流程則用于加速應(yīng)用程序的構(gòu)建部署，將人工智能模型嵌入其中。
完成這些任務(wù)之后，企業(yè)還需要關(guān)注治理。56%的受訪者將治理、安全和可審計問題列為關(guān)注的問題，67%的受訪者表示，他們的人工智能計劃將需要遵守多項(xiàng)法規(guī)。
如今，MLOps通常由一組數(shù)據(jù)科學(xué)家管理，但Diego Oppenheimer表示，IT團(tuán)隊(duì)接管人工智能生命周期管理只是時間問題。
隨著IT團(tuán)隊(duì)更多地依賴平臺來自動化人工智能模型的管理，2021年將會看到許多這樣的任務(wù)變得越來越自動化。構(gòu)建人工智能模型的平臺將使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來自動化大部分人工智能模型的構(gòu)建和部署。
顯然，到2021年，大多數(shù)企業(yè)應(yīng)用程序?qū)⒑芸觳捎?a href=http://www.yizongshi.cn/index.php?m=content&c=index&a=infolist&typeid=1&siteid=1&type=keyword&serachType=2&key=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD style='color:#57A306' target='_blank'>人工智能技術(shù)。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要重構(gòu)企業(yè)文化
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