安全分析模型自动化调优

安全分析模型自动化调优

MLOps（Machine Learning Operations）是一种人工智能
的工程实践，是面向机器学习项目的研发运营管理体系
。旨在实现 ML 管道的操作、ML 模型的部署和管理标准化，支持ML 模型的发布、激活、监控、性能跟踪、管理、重用、更新、维护和治理。
MLOps 位于机器学习、软件工程
和数据工程的交叉点，打通了开发团队、运营团队和 AI团队之间的屏障，建立一套标准化、自动化的模型开发、部署、运营流程，帮助企业更快、
更有效地开发和完善 ML 模型。
MLOps 在机器学习项目整个生命周期的所有阶段中，通常提供数据分析、特征工程、模
型调优、模型实验、模型测试、模型训练、模型的快速部署等相关功能和服务。MLOps 通过
信息共享促进团队协作沟通，借助自动化、可重复的工作流以及可重用的资产提高效率，减
少机器学习项目的风险

参考资料

绿盟SecXOps安全智能分析技术白皮书

友情链接

GB-T 36323-2018 信息安全技术 工业控制系统安全管理基本要求