Aprendizaje automático fiable
by Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa, D. Sculley, Todd Underwood
Capítulo 8. Sirviendo a
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Has creado un modelo; ahora tienes que sacarlo al mundo y empezar a predecir cosas. Se trata de un proceso conocido a menudo como servir al modelo. Es una abreviatura común para "crear una estructura que garantice que nuestro sistema pueda pedir al modelo que haga predicciones sobre nuevos ejemplos, y devolver esas predicciones a las personas o sistemas que las necesiten" (así que puedes ver por qué se inventó la abreviatura).
En nuestro ejemplo de la tienda online yarnit.ai, podemos imaginar que nuestro equipo acaba de crear un modelo que es excelente para predecir la probabilidad de que un usuario determinado compre un producto determinado. Necesitamos que el modelo comparta sus predicciones con nuestro sistema general. Pero, ¿cómo debemos configurarlo exactamente?
Tenemos un abanico de posibilidades, cada una con arquitecturas y compensaciones diferentes. Son lo suficientemente diferentes en su planteamiento como para que no resulte obvio al mirar la lista que todas ellas son intentos de resolver el mismo problema: ¿cómo podemos integrar nuestras predicciones en el sistema global? Podríamos hacer cualquiera de las siguientes cosas
Carga el modelo en 1.000 servidores de Des Moines, Iowa, y dirige todo el tráfico entrante a estos servidores.
Precalcular las predicciones del modelo para los 100.000.000 de combinaciones más frecuentes de ...
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