Anhang C. KI in der Produktion
Wie in Kapitel 13 kurz erwähnt, besteht ein großer Unterschied zwischen explorativem maschinellem Lernen und der Entwicklung von KI im Vergleich zur Entwicklung produktionsreifer KI-Lösungen, die tatsächlich eingesetzt, überwacht, gewartet und optimiert werden müssen.
Dieser Anhang befasst sich mit vielen wichtigen Überlegungen und Unterschieden im Zusammenhang mit KI in der Produktion und in der Entwicklung, einschließlich des Konzepts von Rechenumgebungen, lokaler und dezentraler Entwicklung, des Konzepts der Produktionsskalierbarkeit, verschiedener Arten von KI-Lernen zur kontinuierlichen Verbesserung und der Wartung von KI-Lösungen.
Produktions- versus Entwicklungsumgebungen
Der Begriff "Umgebung" bezieht sich auf eine physische oder virtuelle Computermaschine, die durch ihr Betriebssystem, ihre Konfiguration, ihre Ressourcen (z. B. RAM, CPU), ihre Daten und eine bestimmte installierte Software gekennzeichnet ist.
Entwicklungsumgebungen sind entweder lokale oder entfernte Umgebungen, in denen ein Datenwissenschaftler oder ein Ingenieur für maschinelles Lernen Ergebnisse schreiben, testen und optimieren kann (z. B. ein Vorhersagemodell, ein Empfehlungssystem oder eine Scoring Engine), bevor sie in einer realen Lösung eingesetzt werden.
Nachdem ein Produkt erstellt wurde und alle funktionalen und nichtfunktionalen Anforderungen erfüllt und gegebenenfalls alle Tests bestanden hat, wird es in einer Produktionsumgebung eingesetzt (d.h. freigegeben). ...
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