透過一個自動化、有彈性且可擴充的微服務化平台讓企業的資料科學家團隊可以進行端對端人工智慧分析生命週期(AI Lifecycle)管理
使用解決方案
人工智慧即服務(AI as a Service)
自動化服務
• 有彈性且可擴充平台• 推動演算法營運化
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人工智慧即服務(AI as a Service)
將企業中牽涉人工智慧的分析、預測、推薦或異常偵測等工作，透過一個自動化、有彈性且可擴充的微服務化平台讓企業的資料科學家團隊可以進行端對端人工智慧分析生命週期(AI Lifecycle)管理，推動演算法開發，測試、訓練、部署、監控等工作的營運化(Operationalization)。
人工智慧即服務平台的主要優點有
(1)讓資料科學家可專注在演算法的開發與模型的訓練，其他工作如模型的部署、監控與管理則由平台來處理．(2) 讓資料科學家可選擇擅長的語言(Python, Java, R等)開發，不用擔心如何部署給終端使用者使用 (3) 模型部署為微服務化的API, 模型的更新可以無痕地不中斷服務。
以微服務架構與API，大幅降低軟硬體資源負擔
改變原有 AI 模型更新方式，使核心系統不再需要因為 AI 模型更新而下線再重新上線。免去原先龐大的license費用及需要的軟硬體資源，大幅省下營運成本。
量化微服務架構及友善語言，加速 AI 模型的開發
讓資料科學家能以機器學習及數據分析語言 Python 開發，免去學習 Java 的痛點。Docker容器化輕量架構，降低研發 AI 模型需要的資源及時間。易於進行藍綠部署，掌握新舊模型的精準度差異，讓資料科學家便於後續調整模型。
案例關鍵字
- AI as a Service
- 銀行壽險
- 人工智慧即服務
- 作業效率
- 微服務化平台
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