Korak k samodejni integraciji in testiranju napovednih modelov strojnega učenja

Abstract

Z razcvetom strojnega učenja in prodorom v vse veje gospodarstva, se nenehno povečuje tudi potreba po ustaljenih razvojnih procesih pri razvoju napovednih modelov strojnega učenja, ki bi olajšala njihovo vpeljavo in integracijo v obstoječe informacijske sisteme. Podobno kot je to že ustaljena praksa pri programskem inženirstvu, je potreba in želja gospodarstva, da se tudi pri razvoju napovednih modelov strojnega učenja razvijejo smernice in prakse, ki bi omogočale enostavno vpeljavo, hiter in prilagodljiv razvoj ter nadzor nad kvaliteto dostavljenih napovednih modelov. V prispevku bomo predstavili smernice, izzive in potencialne rešitve pri vpeljavi napovednih modelov v proces samodejne neprekinjene integracije ter prikazali praktičen primer vpeljave napovednega modela.

Publication
OTS 2019 Sodobne informacijske tehnologije in storitve: Zbornik štiriindvajsete konference