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最大化模型速度

评估你的数据科学生命周期

生命周期

数据科学过程不仅仅是为了使数据科学项目具有影响力而遵循的一套指令.

分解, 数据科学的生命周期有四个阶段, 当投资和优化, 允许企业实现成为成功的模型驱动业务所需的模型速度.他们可以很容易地使用数据科学项目的工具和计算, 高效地搭载新的数据科学家, 重用之前的工作, 和快速的实验, 发布, 监控, 和培训模式.

利用这10分钟的免费评估,看看您的数据科学过程和生命周期在哪里堆叠 实现模型速度, 在成为真正的模型驱动业务的道路上提出了改进的领域.

在几分钟内得到你的分数

回答一系列“是”或“否”的问题,目的是检查在数据科学生命周期的四个阶段中,风险和机会在哪里(管理, 开发, 部署, 监视器). 完成后,您将立即收到一个模型速度分数,包括改进的领域和可执行的建议.

常见问题

我能分享我的结果吗?

是的. 一旦你完成了免费评估, 结果页面与您的模型速度评分将包括一个独特的URL,您可以与他人分享.

什么是模型速度?

模型速度是公司在数据科学生命周期中执行所有步骤的总速度. 随着模型速度的增加,公司变得更加依赖于模型. 这个概念性的目标集中于优化技术、人员和过程.

除了, 模型速度包括获取工具和计算所需的速度, 新数据科学家的速度, 重用之前工作的速度, 实验的速度, 发布的速度, 识别退化模型的速度, 再培训的速度, 等等.

数据科学生命周期的各个阶段是什么?

数据科学的生命周期有四个阶段:管理、开发、部署和监控. 为了达到高的模型速度,所有这些都必须高效且规模化地进行操作.

  • 管理:需要通过数据或模型的洞察力来改进业务问题. 这些问题被划分了优先级和范围,这样数据科学团队就可以开始工作. 需要刷新或再培训的模型是确定优先级过程的一部分. 团队回顾先前的工作和项目中可以利用的潜在数据源
  • 开发:模型/开发包括识别和访问数据, 为使用和模型/分析的创建做准备,以解决业务问题. 数据科学家合作创建解决问题的最佳模型. 可能需要使用不同的工具进行100次迭代才能找到最佳的解决方案.
  • 部署:在部署/使用之前,验证和测试是必要的,以确保模型/分析按预期执行. 然后将其放入系统或过程中使用.
  • 监控:持续监控模型,确保它们在预期参数内运行. 如果表现下降,应该迅速对他们进行更新、再培训或更换.

数据科学的过程需要多长时间?

数据科学生命周期的目标是在保证高质量的同时尽可能地缩短它, 治理模型. 数据科学的核心是研究——它是实验性的和迭代的,所以在得到有用的东西之前,你可能会尝试几十或数百个想法. 有效地通过这些迭代、验证和部署过程是至关重要的,因为完成和部署模型需要更长的时间, 机会成本越高,模型开始衰退的可能性就越大.

谁参与了数据科学过程?

数据科学生命周期包括四个阶段,提供了整个过程的缩略图,并指出不同的团队成员应该关注的地方(管理, 开发, 部署, 监视器). 然而,典型生命周期中的角色和职责很少这样明确地定义. 阅读更多关于 MLOps中的7个关键角色或机器学习操作,典型的企业组织交付模型. 简而言之, 这7个角色是:数据科学家, 数据分析师, 数据工程师, devops工程师, 毫升建筑师, 软件开发人员, 以及领域专家/业务翻译.

数据科学过程中的一个步骤是否比其他步骤更重要?

这取决于你的观点. 从高质量模型的角度来看,每一步都是至关重要的. 从商业的角度来看, 部署步骤是创建有形业务价值的关键点.

什么是Domino数据实验室?

Domino的企业MLOps平台加速了研究, 速度模型部署, 并在规模上增加代码优先的数据科学团队的协作. 超过20%的《百汇游戏官网下载》100强企业选择Domino在数据科学开发中使用强大和无与伦比的能力来百汇游戏官网下载, 协作, 项目管理, 和模型发布.