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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有影响力而要遵循的一组指令.

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企业所必需的模型速度. 他们很容易访问数据科学项目的工具和计算, 高效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.

使用这个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 为了达到模型速度, 在成为真正的模型驱动业务的道路上,有建议的改进领域.

在几分钟内得到你的分数

回答一系列“是”或“否”的问题,旨在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, 开发, 部署, 监视器). 完成后, 您将立即收到模型速度评估,其中包含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, 包含您的模型速度评分的结果页面将包含您可以与他人共享的唯一URL.

什么是模型速度?

模型速度 是一个公司能够执行数据科学生命周期中所有步骤的总速率吗. 随着模型速度的提高,公司变得更加受模型驱动. 这个概念性的目标专注于优化技术、人员和流程.

除了, 模型速度包括获取所需工具和计算的速度, 新数据科学家的速度, 重用以前工作的速度, 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阶段是什么?

数据科学生命周期有四个阶段:管理、开发、部署和监视. 为了达到高模型速度,所有的操作都必须高效和规模化.

  • 管理:业务问题需要通过数据或模型的洞察来改进. 对这些问题进行了优先级和范围划分,以便数据科学团队可以开始工作. 需要刷新或重新训练的模型是优先排序过程的一部分. 团队审查之前的工作和可以在项目中利用的潜在数据源
  • 开发:模型/开发包括识别和访问数据, 为使用和创建模型/分析做好准备,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解决方案.
  • 部署:在部署/使用之前必须进行验证和测试,以确保模型/分析按预期执行. 然后将其放入一个系统或过程中使用.
  • 监视:对模型的持续监视确保它们在预期的参数内执行. 如果他们的表现下降了,就应该对他们进行更新、重新培训或迅速更换.

数据科学的过程有多长?

数据科学生命周期的目标是在保证高质量的同时尽可能缩短生命周期, 治理模型. 数据科学的核心是研究——它是实验性的和迭代的,所以你可能会尝试几十或数百个想法,然后才得到一个可行的东西. 在这些迭代、验证和部署过程中高效地移动是至关重要的,因为完成和部署模型所需的时间越长, 机会成本越高,模式开始衰退的可能性就越高.

谁参与到数据科学过程中?

数据科学生命周期包含四个阶段,它们提供了整个过程的缩略草图,并指出了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责任很少如此明确地定义. 阅读更多关于 mlop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, 领域专家/商务翻译.

数据科学过程中的某个步骤比其他步骤更重要吗?

这取决于你的观点. 从高质量模型的角度来看,每个步骤都是至关重要的. 从商业的角度来看, 部署步骤是创建具体业务价值的关键点.

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, 并增加代码优先的数据科学团队的协作. 超过20%的财富100强企业选择Domino来直营平台,在数据科学开发中使用强大的、无与伦比的功能, 协作, 项目管理, 和模型发布.