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1、pos机数据
pos机数据
MLOps有助于为那些希望从数字化转型中获得更多价值的企业降低转型的门槛。
— 为数据科学家节省更多的时间来开发新模型。对于很多企业，为了实现ML模型的落地，通常需要ML工程师或数据科学家配合其他团队来实现模型的生产化。而有了MLOps后，ML模型的生产化过程更像流水线，数据科学家在使用MLOps工具开发模型后会自动流转到下一个环节，然后像车间流水线一样一个环节扣着一个环节，直至模型进入生产环境。MLOps辅助实现ML工程化的环节，而数据科学家可以专注于他们的核心算法任务。
— 缩短ML模型的上市时间。MLOps方案会将模型训练和持续训练过程自动化，将持续集成和持续部署功能模块化，用于部署和更新ML流水线。因此，基于MLOps的解决方案可以将ML模型更快地投入生产。
— 更好的用户体验。由于MLOps实践，如持续训练和模型监控，由ML驱动的应用可以得到及时更新，加快策略的迭代优化，可以有效提高客户满意度。
— 预测的质量更高。MLOps的模型监控功能负责数据和模型的验证，评估模型在生产中的性能，并为持续训练及时发送信号。这将有助于消除建模时的错误理解和模型衰退产生的风险，并确保可以充分信任迭代后的模型所产生的结果。
MLOps可以成功应用于商业，由于数据科学家一般不具备工程师的专业知识来实现模型投产过程中的工程部分，使用MLOps可以降低数据科学家的工作难度，这在实际项目中会有很大的意义，为数据科学家节省大量的时间。在科研领域MLOps也可以同样发挥价值，如实现学术上的结果可重复性便是一个痛点。举个例子，某学者在期刊杂志上发表的文章的实证部分公开了数据和算法细节，但在使用文章中的信息自行实现时，读者会发现，结果与文章中给出的结果相差甚远，这种情况可能是作者在运算时做了大量的实验但并未记录每次实验的信息，提交到文章中的结果可能是这些实验中表现较好的那次实验的结果。如果使用MLOps的实验跟踪功能，这个问题便可迎刃而解。
内容摘自《MLOps实践：机器学习从开发到生产》。作者李攀登，非参数统计硕士， AlgoLink（专注于MLOps研发与应用）的创始人，出海游戏公司博乐科技数据专家。曾任万达集团算法专家，蓝色光标算法团队负责人，Teradata资深数据挖掘工程师，亚信科技高级数据挖掘工程师。研究方向为机器学习、推荐系统、MLOps，拥有机器学习算法应用相关专利7项，MLOps专利2项，软件著作权1项。
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