课件下载 | Amazon Search的搜索相关性MLOps实践解析

专场概要

MLOps可以简单理解为机器学习时代的DevOps，主要作用是连接模型构建团队和业务运维团队，建立起一个标准化的模型开发部署与运维流程，使得企业组织能更好的利用机器学习能力促进业务增长。

 MLOps是近几年快速发展的领域，不仅可以让算法工程师更专注于擅长的模型构建过程，减少对模型部署运维等方面的“感知”，另一方面也让模型开发迭代的方向更加清晰明确，切实为业务产生价值。

 同时，在机器学习解决方案的开发、测试、部署和支持过程中，多学科专家在互动中会遇到许多组织难题和技术障碍，这不仅延长了产品创建的时间，还降低了产品带给该项业务的实际价值。

 3月29日，亚马逊云科技在智东西公开课开设的「MLOps公开课Amazon SageMaker专场」顺利完结直播。亚马逊云科技机器学习高级产品经理孟和博士以《亚马逊大规模应用机器学习的MLOps实践》为主题进行了直播讲解。

 在此次公开课上，孟和博士首先介绍了亚马逊应用人工智能和机器学习的概况，以及机器学习和MLOps项目背景。之后，孟和博士通过亚马逊搜索（Amazon Search）的搜索相关性这一业务用例，重点讲解了MLOps实践中的挑战。

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