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课件下载 | Amazon Search的搜索相关性MLOps实践解析
分类: 智能计算
2022-04-23 22:51:33

专场概要

MLOps可以简单理解为机器学习时代的DevOps,主要作用是连接模型构建团队和业务运维团队,建立起一个标准化的模型开发部署与运维流程,使得企业组织能更好的利用机器学习能力促进业务增长。

 MLOps是近几年快速发展的领域,不仅可以让算法工程师更专注于擅长的模型构建过程,减少对模型部署运维等方面的“感知”,另一方面也让模型开发迭代的方向更加清晰明确,切实为业务产生价值。

 同时,在机器学习解决方案的开发、测试、部署和支持过程中,多学科专家在互动中会遇到许多组织难题和技术障碍,这不仅延长了产品创建的时间,还降低了产品带给该项业务的实际价值。

 3月29日,亚马逊云科技在智东西公开课开设的「MLOps公开课Amazon SageMaker专场」顺利完结直播。亚马逊云科技机器学习高级产品经理孟和博士以《亚马逊大规模应用机器学习的MLOps实践》为主题进行了直播讲解。

 在此次公开课上,孟和博士首先介绍了亚马逊应用人工智能和机器学习的概况,以及机器学习和MLOps项目背景。之后,孟和博士通过亚马逊搜索(Amazon Search)的搜索相关性这一业务用例,重点讲解了MLOps实践中的挑战。

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