Просмотр исходного текста страницы Интеграция моделей машинного обучения в приложения

==Назначение==
Внедрение разработанных и обученных моделей машинного обучения в программные приложения и системы для автоматизации задач, улучшения функциональности, повышения эффективности и обеспечения интеллектуальной обработки данных.

==Использование==
*   Автоматизация принятия решений.
*   Прогнозирование.
*   Персонализация.
*   Анализ данных.
*   Выявление аномалий.
*   Распознавание образов.

==Уровни==
*   Подготовка модели: экспорт обученной модели в формат, пригодный для интеграции.
*   Разработка API: создание API для взаимодействия приложения с моделью машинного обучения.
*   Интеграция кода: написание кода для вызова API и обработки результатов.
*   Тестирование: проверка работоспособности интеграции и качества работы модели в приложении.
*   Развертывание: развертывание приложения с интегрированной моделью в рабочей среде.
*   Мониторинг: отслеживание производительности и точности модели в процессе эксплуатации.

==Сервисы==
*   Разработка ПО.
*   Разработка API.
*   Интеграция систем.
*   Тестирование ПО.
*   Поддержка и сопровождение.

==Состав==
*   Разработчики ПО.
*   Инженеры машинного обучения.
*   Тестировщики.
*   DevOps-инженеры.
*   Документация.

[[Category:ИТ услуги|ИТ услуги]]