Um ciclo de vida MLOps uniforme e robusto para compreender os padrões de deslocação
Saiba maisA nossa solução,
Um modelo de segmentação baseado nos padrões de deslocação dá à GVB mais informação sobre a forma como os passageiros se deslocam. Assim, a GVB pode, por exemplo, oferecer produtos de transporte adequados. O modelo tem de acompanhar as mudanças que ocorrem ao longo dos anos. É também importante implementá-lo de forma robusta, para que cumpra as normas de arquitetura de dados da GVB.
Estabelecemos um ciclo de vida MLOps uniforme e robusto para que o modelo de segmentação possa ser colocado em produção e mantido de forma eficaz. Também criámos um fluxo de trabalho MLOps no Databricks, com vários modelos reutilizáveis.
Foi muito interessante poder melhorar o fluxo de trabalho do Databricks para projetos de machine learning através da implementação de um ciclo de vida MLOps robusto. Isto criou uma fundação sólida para estruturar futuros projetos de forma semelhante.
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