在組建一個團隊執行人工智慧操作模型時, 需要考慮哪些重要因素?
在構建正確的團隊執行人工智慧操作模型時, 考慮以下因素是關鍵:  1) 我資料基礎的成熟程度: 您的資料是否仍處於孤島中,是否被封存在專有格式中,或難以以統一的方式訪問,  2) 基礎設施和平臺管理:您是否需要維護或利用作為服務的產品, 此外,如果您的資料和人工智慧平臺由多個服務和元件組成,管理和保護資料和使用者的行政負擔,並保持所有部分的協同工作,  3) MLOps:要充分利用人工智慧, 你需要能夠利用它影響你的業務. 僱傭一個完整的資料科學團隊, 沒有適當的機器學習工程專業知識或合適的工具來包裝,測試,部署和監控, 執行有效的端到端人工智慧應用程式有幾個步驟, 您的操作模型應該反映在所涉及的角色和模型生命週期管理的執行方式中, 從用例識別, 到開發, 到部署, 也許最重要的是利用.  這三個維度應該為您的重點和開發團隊中應該扮演的角色提供資訊. 隨著時間的推移,某些角色的佔有率可能會隨著您的組織在這些維度和您所做的平臺決策的成熟而發生變化.