什么是AI管道和MLOps？

什么是 AI 管道？AI 管道是一种自动化机器学习工作流程的方法。AI 管道 一般包括四个主要阶段：

1.预处理
2.学习
3.评估
4.预言

一、什么是机器学习操作？

术语“Ops”是“操作”的简写，被附加到许多不同的术语中，以表示对适合单个学科的多个相互关联的流程进行精简。例如，这种框架设备更常见的用途之一是“DevOps”，或将多个流程（如测试、错误跟踪、监控和迭代敏捷开发）集成到单个管道中。

集成操作发挥巨大作用的另一个地方是机器学习。机器学习是一个包含多个关键组件的复杂过程，而最佳地执行这些组件可以证明是可靠机器学习平台的成败。

MLOps 是 AI 平台的关键部分，部分原因在于机器学习和 AI 之间的关系：

• 人工智能平台为智能机器提供动力：更大的机器，包括分析平台和制造系统，由可以持决策和优化的人工智能提供支持。人工智能通常包含几个组件，其中之一是机器学习。
• 神经网络大脑为人工智能提供动力：神经网络是根据我们在人脑中观察到的情况建模的——也就是说，思维过程由神经元等较小的组件组​​成，将输入处理成越来越复杂的过程。创造性思维是相对简单的任务完成的涌现结果。
• 机器学习算法教授神经网络：机器学习算法在机器学习管道的推动下，获取数据并通机器学习模型运行，以了解特定系统及其工作方式。机器学习算法使用的模型可能会改变它们的学习方式，但基线操作是算法优化战略思维，可以作为人工智能平台的基础。

因此，人工智能管道包括背景机器学习算法，这些算法向系统教授环境策略，形成一个更大的人工智能，可以驱动它所连接的任何系统或机器。人工智能管道本质上是一个机器学习管道。

二、什么是 AI 管道？

人工智能或机器学习管道是相互连接且流线型的操作集合。从数据收集到训练模型，这些