Alv Logo

Data Science og Machine Learning Operations (MLOps).

Vi tror på viktigheten av å bygge robuste maskinlæringsmodeller, men også robuste rammeverk som MLOps for å produksjonssette disse modellene på en god måte.

    Data Science og Machine Learning Operations (MLOps)

    Vi tror på viktigheten av å bygge robuste maskinlæringsmodeller, men også robuste rammeverk som MLOps for å produksjonssette disse modellene på en god måte.

    Data Science

    Data science er en fagdisiplin som kombinerer matematikk, statistikk og programmering for å analysere store mengder data, utvikle modeller og utvinne verdifull innsikt fra dem. Data science-eksperter bruker avanserte verktøy og teknikker for å samle, rense og analysere data, og de kan bruke resultatene til å løse en rekke virksomhetsproblemer og støtte beslutningstaking.

    Noen teknologier og verktøy som en data scientist typisk jobber med er

    • Databaser - For å lagre og administrere store mengder data. De kan for eksempel bruke databaser som Azure SQL Database, MongoDB eller Hadoop for å lagre data, og SQL for å utføre spørringer og analyser på dataene.
    • Programmeringsspråk – For å skrive kode som kan automatisere og analysere data. De kan for eksempel bruke språk som Python, R eller Java for å skrive avanserte dataprogrammer.
    • Analyseverktøy - For å analysere data og utvinne innsikt fra dem. De kan for eksempel bruke verktøy som Power BI, Tableau, eller Qlik for å visualisere data, eller verktøy som SAS, SPSS eller RapidMiner for å utføre statistiske analyser.
    • Maskinlæringsbiblioteker - For å implementere avanserte algoritmer og teknikker innen maskinlæring. De kan for eksempel bruke biblioteker som TensorFlow, Keras eller scikit-learn for å lage og trene maskinlæringsmodeller.

    Machine Learning Operations (MLOps)

    Machine learning operations, også kjent som MLOps, er en praksis som kombinerer prinsipper fra software engineering og data science for å utvikle og vedlikeholde maskinlæringsmodeller i en produksjonssetting.

    MLOps innebærer å bruke verktøy og metoder fra software engineering for å sikre at maskinlæringsmodeller kan utvikles, testes, distribueres og vedlikeholdes på en effektiv måte. Dette kan for eksempel innebære å bruke kodegjennomgang, kontinuerlig integrasjon (CI) og kontinuerlig operasjonalisering (CD) for å sikre at maskinlæringsmodeller kan utvikles og leveres på en sikker og pålitelig måte.

    MLOps.community

    Vi i Alv er en stolt arrangør av MLOps.community meetups i Oslo!

    MLOps.community er en fellesskapsdrevet organisasjon som setter søkelys på utviklingen av MLOps. Organisasjonen gir støtte og ressurser for personer og bedrifter som ønsker å lære mer om MLOps, og den bidrar til å spre kunnskap og beste praksis innen området.

    Det blir også arrangert regelmessig webinarer, workshops og andre arrangementer der medlemmene kan lære av erfarne fagpersoner innen MLOps-feltet.

    Hold deg oppdatert på når neste MLOps.community event skjer i Oslo her:
    → https://www.meetup.com/oslo-mlops-community/

    Les mer om MLOps.community på deres nettsider:
    → https://mlops.community/

    Tjenester innenfor
    informasjonssikkerhet

    Trenger du hjelp til å komme i gang?

    Vi har kompetansen du trenger!

    Blogg.

    Tilbake
    Neste