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在 Asana 构建企业级 ML 体验的见解.pdf

上传人: 张** 编号:167650 2024-06-15 36页 2.63MB

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本文主要介绍了Asana公司在构建企业级机器学习系统方面的经验,包括项目推荐系统、AI与ML的主题和能力、关键见解和学习,以及ML基础设施的生产化。 关键点包括: 1. Asana利用机器学习模型分析用户交互和工作模式,以提供个性化的项目推荐和团队推荐,从而帮助用户发现组织内相关的项目内容。 2. 在构建机器学习系统时,Asana首先建立了一个简单的启发式方法,以建立基准并指导特征选择和模型设计。然后,他们考虑了为不同用户群体建模,并解决了为新生用户服务预测的冷启动问题。 3. 在生产化过程中,Asana采用了跨功能协作、需求规划和数据基础设施等策略。他们还考虑了不同组件对机器学习系统性能的影响,并理解了服务机器学习时对用户体验的影响。 4. 在ML基础设施方面,Asana采用了分布式键值存储(如AWS DynamoDB)和特征存储,以支持高吞吐量的批量数据摄取和低延迟、高并发的随机访问检索。他们还利用了Databricks和SageMaker等工具来训练和部署模型。 总的来说,Asana通过建立基准、考虑不同用户群体、理解性能影响和采用适当的ML基础设施,成功地构建了一个高效的机器学习系统。
如何在Asana中实现智能推荐系统? Asana如何处理AI/ML产品的合规性和信任问题? Asana如何优化ML模型的在线服务性能?
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