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注：配圖為UCI設計公司作品

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很有可能，你的品牌團隊中有數據科學家和運營專業人員，雖然他們盡最大努力合作，但他們都有自己的專業領域。 這可能會導致溝通不暢和誤解。數據科學家可以解讀數據，但他們可能沒有管理業務運營的背景。同樣，業務團隊可以讓他們這邊的工作正常進行，但是他們并不完全知道如何解釋和實現數據。 這就是機器學習操作(MLOps)的用武之地。 在本文中，我們將討論MLOps如何幫助您的數據和業務團隊之間的協作，以及實施它的其他即時和未來好處。 什么是MLOps?

簡而言之，MLOps是一套最佳實踐，用于改善數據科學和品牌運營方面的員工之間的溝通和協作。 簡單來說，它是機器學習、數據工程和開發運營的結合。目標是為開發和創建機器學習系統提供更簡化的流程，允許業務管理員、數據科學家、營銷人員和信息技術工程師在同一水平上合作。 它是我們所知的DevOps的延伸DevOps。是組織參與大數據設計和構建的每個人之間合作的過程。這個過程已經有一段時間了，但是MLOps還處于它的青年時期100 . m lops創建了一個生命周期和一套應用于機器學習系統開發的實踐。這包括研究、開發、運營和實施。頭腦風暴、開發和實現機器學習的過程是廣泛的。有一套可重復的過程來指導每個項目在許多方面都有幫助。 MLOps的5大優勢 現在，我們對MLOps有了一個大致的了解，讓我們看看它對我們的業務有何影響。所有新技術對數字營銷行業都有積極或消極的影響，所以我們了解我們將得到什么是至關重要的。 1.MLOps可以提高效率和自動化程度 充分利用我們的時間是我們大多數人努力去做的事情。 具有諷刺意味的是，我們花了很多時間來弄清楚如何做到這一點。 我們可能會查看各種不同的應用程序和書籍。我們可以花幾天時間閱讀文章，甚至參加關于效率和時間管理的研討會。 但是，也許自動化對許多人來說會更簡單。 顧名思義，自動化應該會提高效率。一旦微小的任務脫離了人們的控制，他們就可以專注于大局問題。 數據科學團隊中的許多人花時間做的一項基本但累人的任務是數據輸入。他們可以把時間花在科學上，而不是被動地提高他們的打字技能（我們都知道，數據輸入中的一個打字錯誤會帶來災難！). MLOps為數據輸入等自動化任務提供了選項。這需要一些前期工作，但一旦事情進展順利，數據科學家就可以回到他們最擅長的領域。 2.MLOps消除浪費 MLOps幫助企業改善溝通，避免瓶頸和代價高昂的錯誤。 你浪費了多少時間來回答同樣的問題，重復以前的觀點，或者額外工作幾個小時來清理錯誤，因為有人不知道該做什么——或者其他人應該做什么?

如果你有一套操作讓每個員工或承包商遵循，就沒有必要不斷地回答同樣的問題。你可以給他們發一份操作清單，他們會一直做下去直到完成。 最棒的是它高度可復制。我將使用一個內容營銷公司為其客戶創建內容的例子。 假設你經營一個評論露營產品的網站。每個頁面都應該遵循相同的基本格式，這樣你的讀者就可以很容易地比較產品或者瀏覽他們最關心的部分。 假設您給了您的審閱者和編輯一個模板，一步一步的指示，以及關于其他人正在做什么的信息。在這種情況下，混亂可以減少，你可以專注于哪種登山靴在冬天天氣最好。 MLOps這么做，不是為了內容，而是為了傳播。它允許領導們分享在某一天應該做什么的模板，在任何前期工作之后，問題應該減少，相關的浪費應該消除。 3.MLOps專注于協作 如上所述，缺乏溝通會很快毀掉一個企業。部門之間的合作非常重要。否則，工作會丟了，筆記不會傳下去，事情會被錯過——脾氣可能會爆發。 MLOps創建將一項任務傳遞給另一個部門的程序。"生命周期"這個詞經常被用來描述這個過程。 隨著項目通過生命周期，工人應該能夠看到已經發生了什么，現在應該發生什么，以及接下來會發生什么。 這就是我們戴上營銷人員帽子，向點擊和特雷羅等工具看齊的地方。

注：配圖為UCI設計公司作品

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