SAS ha sido nombrada líder en el MarketScape inaugural de IDC: Worldwide Machine Learning Operations Platforms 2022 Vendor Assessment).
El reporte destacó que a medida en que las organizaciones mueven más modelos de la etapa de experimentación a la de producción, necesitan formas escalables de colaborar, operar y operacionalizar los modelos de machine learning. Las operaciones de machine learning (MLOps) ayudan a las organizaciones empresariales a gestionar los retos únicos del machine learning y permiten la colaboración y comunicación entre científicos de datos, arquitectos de datos, analistas de negocio y profesionales de operaciones.
Según Kathy Lange, directora de Investigación de Software de IA en IDC, “los principales retos a los que se enfrentan los clientes a la hora de implementar iniciativas de machine learning en producción incluyen la falta de experiencia, el gasto y la falta de automatización. El software y los procesos MLOps permiten a los clientes superar estos retos mejorando la colaboración entre los científicos de datos, los desarrolladores de aplicaciones y los ingenieros operativos; automatizando la gestión del ciclo de vida del modelo de principio a fin; y aumentando la velocidad del modelo”.
El reporte evaluó SAS® Model Manager – la solución MLOps incluida en la plataforma de analítica y machine learning SAS® Viya®. “SAS Model Manager proporciona una amplia gama de servicios y productos relacionados que pueden ayudar con la producción de modelos de machine learning en la empresa”, señaló. Además, destacó los puntos fuertes de SAS en el soporte flexible de lenguajes y modelos, así como las sólidas capacidades de gobernanza y producción.
“Un estudio reciente de científicos de datos reveló que más del 40% de las veces, los resultados de la analítica no están siendo utilizados por los tomadores de decisiones empresariales», dijo Marinela Profi, AI Product Strategy Lead for Analytics and MLOps, SAS. “Existe claramente una brecha entre la búsqueda de insights y su utilización, y la integración de una herramienta ModelOps – o MLOps – es clave para superar esta brecha”.
Recientemente, la potencia en IA y analítica SAS llevó sus soluciones analíticas de vanguardia a más personas que nunca con SAS Viya en el mercado de Microsoft Azure, que incluye SAS Model Manager para la ejecución de un rápido despliegue de modelos y una sólida gobernanza de modelos. SAS Viya en Microsoft Azure combina una sólida gestión de datos, un potente machine learning y un despliegue de modelos optimizado, todo ello disponible con solo pulsar un botón en un formato de pago por uso.
“El secreto para una práctica MLOps exitosa es no adoptar diferentes conjuntos de herramientas que realicen tareas individuales, sino implementar una solución integral que haga todo por ti y hable tanto a los científicos de datos como a TI, reduciendo la complejidad y aumentando la usabilidad”, concluyó Profi.
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