Интеграция моделей машинного обучения в приложения — различия между версиями
Материал из m6a
Vshpagin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «==Назначение== ==Использование== ==Уровни== ==Сервисы== ==Состав== ИТ услуги») |
Vshpagin (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
==Назначение== | ==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== | ==Использование== | ||
| + | * Автоматизация принятия решений. | ||
| + | * Прогнозирование. | ||
| + | * Персонализация. | ||
| + | * Анализ данных. | ||
| + | * Выявление аномалий. | ||
| + | * Распознавание образов. | ||
==Уровни== | ==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== | ==Сервисы== | ||
| + | * Разработка ПО. | ||
| + | * Разработка API. | ||
| + | * Интеграция систем. | ||
| + | * Тестирование ПО. | ||
| + | * Поддержка и сопровождение. | ||
==Состав== | ==Состав== | ||
| + | * Разработчики ПО. | ||
| + | * Инженеры машинного обучения. | ||
| + | * Тестировщики. | ||
| + | * DevOps-инженеры. | ||
| + | * Документация. | ||
[[Category:ИТ услуги|ИТ услуги]] | [[Category:ИТ услуги|ИТ услуги]] | ||
Текущая версия на 12:25, 9 марта 2025
Содержание
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.
