Старший продуктовый менеджер AI Cloud Алёна Дробышевская рассказала о платформе машинного обучения в контуре заказчика на международной конференции по ИИ AI Journey.
По ее словам, сейчас важно думать о таких платформах, так как наступила эпоха персонализации моделей. Количество проектов растёт, число датасайенс-команд — тоже.
Кроме того, идёт сокращение времени от эксперимента до внедрения — переход осуществляется за несколько дней, а иногда важны даже часы.
Вот почему при переходе к промышленному использованию моделей так важна их персонализация. Сегодня на рынке MLOPS более 300 разносных решений, в основном — оупенсорсные. Это их преимущество, но и недостаток, так как неясно, как долго они будут на рынке. Кроме того, в России проблема ещё и в уходе крупных игроков и облачных провайдеров. Сами же модели нуждаются в поддержке и развитии.
Вот почему Cloud сделали решение ML Space. Это платформа для ML-разработки полного цикла. Важно то, что она работает в облаке. Кроме того, это на 100% российская разработка.
Уже сейчас на ML Space более 2,5 тыс. пользователей и более 25 тыс. обученных и запущенных моделей.
Платформа позволяет сократить общее время ML-разработки, а также вывода решений заказчиков на рынок.
Такая платформа будет полезна банкам, компаниям из сферы финансов, промышленности, государственному сектору.
ML Private предоставляет дополнительные опции. Например, интеграцию со всеми бизнес-системами, встройку в существующий ландшафт компании во всех смыслах и так далее.
@datascienceiot
