Quantencomputing: Die Zukunft der Technologie und Wirtschaft ist HIER!

Wisst ihr was? Ich stimme zu. Nicht weil Quantencomputing eine drohende Bedrohung für die nationale Sicherheit ist. Aber weil es die Zukunft ist, und das Land, das bei Quanteninformationssystemen die Führung übernimmt, wird für das nächste halbe Jahrhundert technologische und wirtschaftliche Vorteile gegenüber dem Rest der Welt haben. Ich habe bereits meine Bedenken geäußert, dass die Vereinigten Staaten in diesem Wettlauf ins Hintertreffen geraten. Modelops verbessert maschinelles Lernen, indem es die Entwicklung, Tests, Bereitstellung und Überwachung von Modellen optimiert. Mit diesen Tipps können Modellrisiken kontrolliert und die Effizienz und Nützlichkeit von ML-Initiativen gesteigert werden. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz-Experten wissen, dass jede Innovation und Produktionseinführung mit Risiken einhergeht, die überprüft und gemindert werden müssen. Sie befürworten die Einführung von Risikomanagementpraktiken zu Beginn des Entwicklungs- und Data-Science-Prozesses. Modelops ist das Äquivalent von SDLC für das Management von maschinellen Lernmodellen und umfasst Praktiken für den gesamten Lebenszyklus. Dazu gehört, wie Data Scientists Modelle erstellen, testen und in die Produktion einführen, sowie deren Überwachung und Verbesserung, um sicherzustellen, dass sie die erwarteten Ergebnisse liefern. Risikomanagement ist ein breites Feld von möglichen Problemen und deren Behebung, daher konzentriere ich mich in diesem Artikel auf diejenigen, die mit Modelops und dem Lebenszyklus von maschinellem Lernen zusammenhängen. Weitere verwandte Risikomanagementthemen sind Datenqualität, Datenschutz und Datensicherheit.