MLOps 加速了机器学习的部署，以支持企业的 AI 应用程序。从技术 C级行政人员电子邮件列表 上讲，MLOps 是一种实践和一组共同责任，用于数据科学家、IT 运营和业务利益相关者之间的协作和沟通，以扩大规模并管理基于生产机器学习的企业解决方案。MLOps 最重要的方面是它的结果：速度。
但人工智能需要的不泛采用。AI 也需要信任。不幸的是，人工智能存在信任问题，与挥之不去的偏见等问题有关。通过将 Mindful AI 与 MLOps 相结合，企业可以更快地将基于 AI 的解决方案提供给营销人员——并且还可以使这些解决方案更加有效，因为它们将更加值得信赖、负责任和以人为本。
正如 Centific 执行官 Ahmer Inam 和 Mark Persaud 在最近的 Cognilytica 会议上讨论的那样，Mindful AI 由三个部分组成：
以人为本：AI 解决方案开发生命周期中 C级行政人员电子邮件列表 的端到端、人在环集成，从概念、发现、数据收集、模型测试和培训到扩展。结果是创造了具有可衡量结果的可爱体验和产品。
负责任：确保人工智能系统没有偏见，并以道德为基础。注意数据的创建方式、原因和位置，以及它们对下游人工智能系统的道德影响。
机器学习中的位与位
在宏观相关项目任务设置中，标注者需要遵循以下所有步骤才能准确确定最终评分。
研究查询以了解用户的意图
查询是信息性的、导航性的还是事务性的？
了解广告以确定广告满足用户意图的程度。
广告标题与查询的相关性如何？
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广告 URL 与查询的相关性如何？
广告本质上是互补性的还是竞争性的？
广告是否具有垃圾邮件/恶意/误导性意图？