数据运维和AI/机器学习项目所面临的挑战
事实证明，多达88%的人工智能计划的机器学习模型都止步于测试阶段。机器学习编码着实困难，但将算法从经过检验的有效方式发展成为现有组织的重要组成部分，将为该组织带来各种单靠提升数据技能无法解决的技术性和组织性的挑战。在本白皮书中，William探索了客户在操作机器学习模型时所面临的挑战，并展示了NNIT在解决下列问题时所积累的经验和解决方案：所有试图跨越研究阶段的AI项目都会面临的方法、工具、平台、治理和文化方面的问题。
此信息节选自William最初在哥本哈根信息技术大学的一场客座讲座上所提及的内容，旨在让那里的年轻数据科学家做好准备，应对他们在进入职场后会面临的现实挑战，涵盖以下主题：
• ML-Ops和如何实现机器学习模型的DevOps。
• 选择并扩展企业的第一个数据管道架构。
• 为AI项目建立多学科团队。
• 为ML模型定义商业影响力和技术相关的KPI。
• 以及更多其他内容！
现在，这些内容均收录于白皮书中，只需简单填写下面的信息，即可免费获取。
