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研究与创新助理安全MLOP
此角色将使您有机会在应用领域（包括海上，汽车和铁路）中实现机器人技术和自治系统的安全和负责任的吸收。您将成为最近建立的确保自治中心（CFAA）的一部分，该中心正在基于确保自治计划（AAIP）的工作，开创了确保自主系统及其机器学习（ML）组件的方法。AAIP开发的方法已经被应用于行业和影响标准和法规 - 但是，这篇文章将使您有机会加速思想的采用，并推进它们，特别是探索如何随着应用程序的发展而持续生命。这将包括为ML探索所谓的DevOps（混合开发和操作），以及DevOps的快速心跳（潜在的小时更新）如何与安全保证过程的较慢动态相符。
机器学习操作（MLOPS）
机器学习操作（MLOPS）是一项关键学科，旨在简化和增强端到端机器学习（ML）生命周期，包括开发，部署，监视和维护。随着组织越来越多地采用机器学习模型来获得可行的见解并自动化决策 - MLOP对于确保ML工作流程中的效率，可伸缩性和可靠性是必不可少的。本摘要探讨了实施MLOP和提出克服这些障碍的策略所遇到的挑战。MLOPS中的挑战可以归类为技术，组织和文化方面。技术挑战包括模型版本，可重复性以及确保在不同环境中保持一致的性能。组织挑战涉及跨职能团队之间的合作，管理各种工具和框架，以及将ML工作流与现有软件开发过程集成在一起。文化挑战包括对变革，技能差距以及对利益相关者之间ML概念的共同理解的需求。为了解决这些挑战，提出了多方面的策略。实施强大的版本控制系统和容器化技术可以增强模型可重复性和部署一致性。可以通过建立专门的MLOP团队来培养跨职能协作，从而强调沟通和知识共享。教育和高技能计划可以弥合技能差距，同时促进一种持续学习和适应性的文化。将MLOP集成到现有的DEVOPS实践中可以简化工作流程并减轻组织孤岛。FURTHERMORE，采用自动化测试，连续集成以及特定于ML的连续部署实践可以增强ML系统的可靠性。开放源MLOPS工具和框架有助于标准化和互操作性，从而促进了整合到各种生态系统中。
无代码AI如何利用机器学习操作
摘要组织越来越多地通过整合人工智能（AI）（例如机器学习（ML）系统）的进步来从其数据中产生价值和见解。但是，与ML操作（MLOPS）相关的几个管理挑战。在本文中，我们概述了三个主要挑战，并讨论了新兴类型的AI平台D无代码AI D可以帮助组织解决并克服它们。我们概述了无代码AI如何通过缩小业务和技术专家之间的差距，实现问题和解决方案之间的更快迭代以及有助于基础管理的速度来利用MLOP。在概述了与无代码AI和MLOP相关的重要剩余挑战之后，我们提出了三个管理建议。通过做，我们提供了对AI软件中重要的新兴现象的见解，并为该地区的进一步研究奠定了基础。ª2023凯利商学院，印第安纳大学。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/by by/4.0/）。
在未来网络中操作AI/ML
摘要 - 在过去的十年中，由机器学习（ML）领导的现代人工智能（AI）技术已经获得了前所未有的Momentum。随着“ AI夏季”的浪潮，网络研究社区还接受了AI/ML算法，以解决与网络操作和管理有关的许多问题。但是，与其他域中的对应物相比，由于生产环境的成熟度不足，因此大多数基于ML的解决方案尚未获得大规模部署。本文集中于实际网络中基于ML的解决方案的实际问题。具体来说，我们列举了阻碍实际网络中AI/ML整体的关键因素，并审查现有的解决方案以发现缺失的考虑因素。此外，我们强调了一个有希望的方向，即机器学习操作（MLOP），可以缩小差距。我们认为，本文介绍了有关实施和维护基于ML的解决方案的系统与系统相关的注意事项，并在将来的网络中充分采用了它们。
一种全面的机器学习方法...
目的：本研究研究了数据仓库系统中机器学习（ML）的利用及其将在多大程度上改变商业智能和分析的程度。它旨在了解ML如何改进常规数据仓库系统以支持预测和预测。方法论：本研究使用文献综述以及案例分析。它讨论了使用数据仓库实施机器学习模型时可能出现的问题，例如与数据质量，可扩展性和实时处理有关的问题。该工作检查了诸如数据库内计算，特征存储和MLOP之类的集成模式。案例研究以证明在不同领域使用整合的价值。发现：将机器学习与DW系统相结合，在不同领域提供了显着优势。这种协同作用增强了分析能力，使组织在预测性和规范性分析中的缺点高于描述性分析。但是，这样的决定并不简单，因为它具有实现问题，例如数据质量问题，可伸缩性和实时处理问题。集成最佳实践包括数据库机器学习处理，功能商店和适当的MLOP实践。来自医疗保健行业，银行和金融服务，零售和制造行业的现实生活示例表明，这种整合为业务带来了运营增强，并对客户和整体组织绩效产生了积极影响。建议：这项工作提供了一个有用的框架，用于研究和构建ML在数据仓库中的集成，这是从理论角度到实际仓库的过渡。它为组织提供了实用建议，并强调了与业务目标，数据质量，体系结构，安全和培训的选择相关的集成策略。本研究还设想了未来的趋势，例如边缘计算，汽车和可解释的AI，并提供了有关如何利用这种技术互补性的指南。生成的见解可帮助决策者和从业者了解利用ML-DATA仓库集成作为当代商业环境中转向数据驱动方法的战略资产的可能性。
一种全面的机器学习方法...
目的：本研究研究了数据仓库系统中机器学习（ML）的利用及其将在多大程度上改变商业智能和分析的程度。它旨在了解ML如何改进常规数据仓库系统以支持预测和预测。方法论：本研究使用文献综述以及案例分析。它讨论了使用数据仓库实施机器学习模型时可能出现的问题，例如与数据质量，可扩展性和实时处理有关的问题。该工作检查了诸如数据库内计算，特征存储和MLOP之类的集成模式。案例研究以证明在不同领域使用整合的价值。发现：将机器学习与DW系统相结合，在不同领域提供了显着优势。这种协同作用增强了分析能力，使组织在预测性和规范性分析中的缺点高于描述性分析。但是，这样的决定并不简单，因为它具有实现问题，例如数据质量问题，可伸缩性和实时处理问题。集成最佳实践包括数据库机器学习处理，功能商店和适当的MLOP实践。来自医疗保健行业，银行和金融服务，零售和制造行业的现实生活示例表明，这种整合为业务带来了运营增强，并对客户和整体组织绩效产生了积极影响。建议：这项工作提供了一个有用的框架，用于研究和构建ML在数据仓库中的集成，这是从理论角度到实际仓库的过渡。它为组织提供了实用建议，并强调了与业务目标，数据质量，体系结构，安全和培训的选择相关的集成策略。本研究还设想了未来的趋势，例如边缘计算，汽车和可解释的AI，并提供了有关如何利用这种技术互补性的指南。生成的见解可帮助决策者和从业者了解利用ML-DATA仓库集成作为当代商业环境中转向数据驱动方法的战略资产的可能性。
Amir Moazami
高级全栈开发人员和机器学习工程师2021-2024在软件开发生命周期内扮演着关键的角色，扮演从主要的后端开发到前端开发以及DevOps和ML OPS的多个角色，以及在Python和Javascript / Recess中提供干净可扩展的代码。●使用React和Next.js开发了Trident的前端体系结构，减少了40％的负载时间，并增加了用户参与度25％。集成了一个新的状态管理系统，启用了动态UI更新，并重新设计了UI以提高响应能力，从而大大提高了整体用户满意度。●使用FastAPI，实施WebSocket通信和REDIS CACHING设计和部署了强大的后端API，从而减少了服务器响应时间50％，并在高峰使用期间大大提高了API性能。●使用gitlab ci和Ansible，将综合的CI/CD管道率先创建，将部署时间从20分钟减少到5分钟，并减少手动干预80％，确保一致的代码质量并显着加速交付循环。●构建了可扩展的微服务框架，集成了多个Azure服务，包括App Gateway，Azure容器注册表和COSMOSDB，通过优化云资源管理，推动了系统可扩展性的显着提高并降低了运营成本。●利用MLFLOW的构建和自动化的MLOP管道，促进了研究团队的无缝模型部署和版本控制，从而提高了模型迭代速度并减少了从几周到几天的生产模型部署时间减少，从而极大地加速了项目时间表，并提高了团队生产力。●通过使用Grafana和Prometheus实施全面的监视解决方案，增强了系统的可靠性和性能，从而通过高级实时监控功能实现了数据处理能力的显着增加以及更响应迅速的故障排除过程。