Artykuły o: MLOps

Dane 89% organizacji opieki zdrowotnej zostało wykradzione w przeciągu dwóch minionych lat na skutek cyberataków. 81% incydentów związanych z cyberbezpieczeństwem w służbie zdrowia spowodowanych jest zaniedbaniem pracowników. Dokumentacja zdrowotna pacjenta może być sprzedana na czarnym rynku nawet za 363 USD, czyli więcej niż jakakolwiek informacja z innych branż [źródło: PurpleSec]. Te statystyki brzmią poważnie, a […]

W poprzednim artykule przedstawiłem jak MLOps wspomaga proces implementacji systemów ML (ang. machine learning). Ten tekst stanowi rozwinięcie jednej z uprzednio przedstawionych praktyk – monitorowania. W dalszej części postaram się odpowiedzieć na następujące pytania:   Dlaczego tak znaczące jest monitorowanie produkcyjnych modeli i do jakich konsekwencji może doprowadzić jego brak?  Czym różni się monitorowanie systemu ML od monitorowania klasycznych aplikacji webowych?   W jaki sposób […]

Według badania przeprowadzonego w 2020 roku 36% ankietowanych uznało, że inżynierowie danych spędzają jedną czwartą swojego czasu pracy na wdrażaniu modeli ML (ang. Machine learning). Natomiast kolejne 36% respondentów wskazało, że stosunek ten wynosi nawet 1:1. Jak więc wzbogacić proces implementacji systemów uczenia maszynowego? Co należy zrobić, żeby inżynierowie danych mogli skupić się w pełni na swoich obowiązkach? W niniejszej publikacji odpowiem na powyższe pytania oraz przedstawię przykłady praktyk, wykorzystywanych przez MLOps w celu efektywniejszego wytwarzania systemów ML. Rysunek 1 przedstawia główne etapy procesu […]