Udfordringer i operationaliseringen af data og AI/Machine Learning projekter.
Helt op til 88 procent af alle AI-initiativer kæmper med at flytte deres machine learning-modeller ud af testfasen. Machine learning-kodning er helt sikkert vanskelig, men der er en række tekniske og organisatoriske udfordringer forbundet med at skalere en algoritme, så den når videre fra proof-of-concept og ind i en levende organisation i fremgang. Og de udfordringer kan ikke løses med datafærdigheder alene. I dette white paper beskriver William de udfordringer, som vores egne kunder har oplevet, når de operationaliserer deres machine learning-modeller. Han fortæller også om NNIT’s erfaringer og løsninger på de metodologiske, værktøjs-, platforms-, styrings- og kulturproblemer, der ledsager ethvert AI-projekt, der vil bevæge sig videre fra researchfasen.
William delte oprindeligt denne viden, da han var gæsteforelæser på IT-universitetet i København. Hans formål var her at forberede de unge data scientists på den virkelige verdens udfordringer, som de vil møde, når de bevæger sig ud i organisationerne. Han kom rundt om emner som:
• ML-Ops og hvordan vi arbejder med DevOps i machine learning-modeller
• Hvordan man vælger og skalerer sin første data pipeline-arkitektur
• Hvordan man bygger teams med de rette kompetencer til AI-projekter
• Hvordan man definerer forretningseffekten og de tekniske KPIer for ML-modeller
• Og meget mere!
Vi har samlet al den viden i et gratis white paper, som du får adgang til ved at udfylde nedenstående formular.
