Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

MLOps với Microservices: Nghiên cứu điển hình về lĩnh vực hàng hải

Created by
  • Haebom

Tác giả

Renato Cordeiro Ferreira (Học viện Khoa học Dữ liệu Jheronimus, Đại học Kỹ thuật Eindhoven, Đại học Tilburg), Rowanne Trapmann (Học viện Khoa học Dữ liệu Jheronimus, Đại học Kỹ thuật Eindhoven, Đại học Tilburg), Willem-Jan van den Heuvel (Học viện Khoa học Dữ liệu Jheronimus, Đại học Kỹ thuật Eindhoven, Đại học Tilburg)

Phác thảo

Bài báo này trình bày một nghiên cứu điển hình, mô tả những thách thức và bài học kinh nghiệm trong quá trình phát triển Ocean Guard, một hệ thống dựa trên học máy (MLES) để phát hiện bất thường trong lĩnh vực hàng hải. Ocean Guard được xây dựng trên kiến trúc vi dịch vụ, cho phép nhiều nhóm làm việc song song. Để đạt được điều này, các nhà phát triển đã áp dụng thiết kế dựa trên hợp đồng cho MLOps. Ocean Guard là một MLES sử dụng mã, mô hình và hợp đồng dữ liệu để thiết lập các hướng dẫn giữa các dịch vụ. Nghiên cứu điển hình này nhằm mục đích truyền cảm hứng cho các kỹ sư phần mềm, kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu áp dụng các phương pháp tương tự vào hệ thống của họ.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Thể hiện hiệu quả của phương pháp MLOps kết hợp kiến trúc vi dịch vụ và thiết kế dựa trên hợp đồng.
◦
Các kỹ sư từ nhiều lĩnh vực khác nhau hợp tác để cung cấp hướng dẫn thực tế nhằm giúp xây dựng MLES.
◦
Chúng tôi trình bày những trường hợp thành công có thể áp dụng cho các dự án phát triển MLES khác.
•
Limitations:
◦
Vì đây là một nghiên cứu trường hợp đơn lẻ nên khả năng khái quát hóa bị hạn chế.
◦
Hiện vẫn chưa có đánh giá cụ thể về hiệu suất và độ chính xác của hệ thống Ocean Guard.
◦
Không có phân tích so sánh với các kiến trúc MLES khác, khiến việc xác định điểm mạnh và điểm yếu tương đối của chúng trở nên khó khăn.
👍
Made with Slashpage