機械学習モデルのデプロイ機械学習モデルのデプロイモデルのデプロイとはデプロイは、データに基づく実際的なビジネス上の意思決定に使用できるよう、機械学習モデルを既存の本稼働環境へ統合するための方法です。あり、非常に煩雑になる場合があります。システムに、モデルの構築に使用される従来の言語との互換性がなく、データサイエンティストとプログラマーが貴重な時間と頭脳をコードの書き換えに費やさざるを得ない場合がよくあります。実用的な意思決定のためにモデルの使用を開始するには、本稼働環境への効果的なデプロイが必要です。信頼できる実践的なインサイトをモデルから得られなければ、モデルの影響はごく限られたものになります。チーム、ソフトウェア開発者、ビジネスプロフェッショナル間で調整を行う必要があります。これには大きな課題があります。多くの場合、機械学習モデルが記述されたプログラミング言語と本稼動システムで認識できる言語が異なります。モデルを再コーディングすると、プロジェクトのスケジュールが週または月単位で延びる可能性があります。機械学習モデルから最大限に価値を引き出すには、できる限りシームレスに本稼働環境にデプロイし、企業がそれらの使用を開始して実用的な判断を下せるようにすることが重要です。自動機械学習プラットフォームでは、効果的なモデルデプロイに必要となる一般的な労力とスケジュールが数週間または数カ月から数時間に短縮されます。エンドポイントを公開できるため、既存のアプリケーションとの統合も容易です。よるオンデマンドの分析。部門などへの依存をなくし、ユーザーが必要なときに自力で予測を得ることを可能にします。スコアリングコードエクスポート。スコアリングコードエクスポートは、選択したモデルを簡単に自己完結型ファイルで提供します。実行可能な環境ならば自由にデプロイできます。スタンドアロン型のスコアリングエンジン。つの環境を分離するので、モデルのテストおよび本番運用は隔離され安定した環境で実行できます。このスタンドアロン型エンジンでは、エクスポート元の開発サーバーにまったく影響を与えることなく、インポートされたモデルを実行することができます。使用したスコアリングにより、企業は中央サーバーにデータを転送しホストする必要はなく、データが存在している場所で機械学習のためのデータをスコアリングできます。作成したモデルを実行できます。shortlyClose。