Aiutare i data scientist entry-level a trasformare le idee in applicazioni di livello industriale
17 ore fa
Ai tempi del college, il mio ruolo nei progetti di scienza dei dati era come quello di un alchimista: sperimentare modelli di intelligenza artificiale fantasiosi per scoprire la relazione tra le variabili dai dati della mia specializzazione. I potenti algoritmi di intelligenza artificiale mi hanno costantemente stupito superando i metodi statistici tradizionali e i modelli basati sulla fisica. Tuttavia, la vera sfida è iniziata quando sono diventato un ingegnere di intelligenza artificiale nel settore nel 2022. Da quel momento in poi, lo stack tecnologico della scienza dei dati si è espanso rapidamente in campi con cui non avevo familiarità. La mia prima sfida nel settore è stata quella di fornire un modello all'ambiente di produzione, con i requisiti di affidabilità, manutenibilità e scalabilità. Ripensando alle mie difficoltà, mi rendo conto che trasformare i modelli di intelligenza artificiale da prototipi ad applicazioni pronte per la produzione non è altro che una combinazione di
- Buoni modelli di design
- Codice robusto
- Strategie di distribuzione efficienti
Questo articolo è una guida completa che riassume sette argomenti chiave dei miei sottoarticoli precedenti. Ogni argomento esplora un aspetto dello sviluppo e dell'implementazione di progetti di data science a livello di settore:
- Modularizzazione del codice
- Convalida dei dati
- Astrazione
- Gestione della configurazione
- servizio web
- Documentazione dell'API
- Docker e cloud
Utilizzando un'applicazione di previsione del flusso come caso di studio, l'articolo approfondirà ogni argomento con concetti fondamentali e demo, fornendo ai data scientist entry-level potenti strumenti per migliorare le loro capacità professionali. Cominciamo il viaggio dell'ingegneria dell'intelligenza artificiale!
La modularizzazione divide un programma in moduli più piccoli e indipendenti. Il codice modulare semplifica la manutenzione e il debug, poiché gli errori possono essere risolti all'interno di moduli specifici. Il codice modulare aumenta anche l'estensibilità, poiché è necessario modificare solo i codici in moduli specifici quando si aggiungono funzionalità aggiuntive. Inoltre, creando codice…
Fonte: towardsdatascience.com
