Abstract-Akademisk litteratur om maskininlärning modellering misslyckas med att ta itu med hur man får maskininlärning modeller fungerar för företag. Till exempel, befintliga maskininlärningsprocesser kan inte behandla hur man definierar affärsbruksfall för en AI-applikation, hur man omvandlar affärskrav från att erbjuda chefer till datakrav för dataforskare, och hur man kontinuerligt förbättra AI-tillämpningar i termer av noggrannhet och rättvisa, hur man anpassar allmänna ändamål maskininlärning modeller med industri, domän, och använda fallspecifika data för att göra dem mer exakta för specifika situationer etc. Att få AI att fungera för företag kräver särskilda överväganden, verktyg, metoder och processer. I detta dokument presenterar vi en mognadsram för maskininlärning modell livscykelhantering för företag. Vårt ramverk är en omtolkning av programvaran Capability Maturity Model (CMM) för maskininlärning modellutvecklingsprocess. Vi presenterar en uppsättning bästa praxis från författarnas personliga erfarenhet av att bygga storskaliga verkliga modeller för maskininlärning för att hjälpa organisationer att uppnå högre mognadsnivåer oberoende av deras utgångspunkt. Nyckelord-maskin lärande modeller, mognad modell, mognad ram, AI modell livscykelhantering.
Akkiraju m.fl. REF presenterade en AI mognadsmodell och en uppsättning bästa praxis från kundupplevelser av att bygga storskaliga verkliga modeller maskininlärning vid IBM.
Characterizing machine learning process: A maturity framework
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}