Публикации по теме 'dataops'
Разве DataOps - это не просто DevOps для данных?
Большинство предприятий собирают данные, но не могут использовать их для создания ценности для бизнеса или своевременного предоставления аналитических сведений. Объем и типы данных продолжают расти, как и различные типы потребителей данных, от бизнес-пользователей до специалистов по данным. В результате управление данными и их доставка часто становятся критическими узкими местами. На помощь приходит DataOps .
DataOps (операции с данными) относится к методам, которые обеспечивают..
Что такое DataOps?
В настоящее время мы живем во времена, когда мы, наши устройства и сети, которые их передают, производят огромные объемы данных. Рассмотрим обычные обмены. Вы проверили свою электронную почту? Данные. У вас есть где-нибудь пин-код? Данные. Ездили где-нибудь на подключенном транспортном средстве? Данные. Каждый раз, когда ветряк вращается? Данные. Каждый звонок через сотовую вышку? Данные. Когда совершалось одно из таких действий, какой-то центр обработки данных собирал,..
ITSM для инженеров данных: что такое ИТ-поддержка L1, L2 и L3 и их значение?
ITSM для инженеров данных: что такое ИТ-поддержка L1, L2 и L3 и их значение?
Поддержка ИТ-инфраструктуры направлена на поддержание производительности и стабильности локальной, облачной или гибридной ИТ-среды. Вместо обычного обучения ИТ-поддержка помогает решить определенную проблему или проблему пользователя, и это похоже на общее обслуживание клиентов, которое предоставляет организация.
Группа технической поддержки может состоять из одного человека или нескольких подразделений и..
Платформа данных Kubernautic для DataOps и MLOps
Введение
Каждое цифровое преобразование требует платформы данных для преобразования данных и решения задач операций с данными , называемых DataOps , для объединения данных, приложений и процессов, созданных людьми и машинами.
Чтобы сделать данные доступными в режиме реального времени для нужных специалистов по данным, отделив бизнес-решения от базовой инфраструктуры, организациям необходимо устранить узкие места в своих проектах данных, внедрив платформу данных на основе лучших..
Сказка о длинных хвостах
Отказ от ответственности: если точность моделей машинного обучения не является вашим приоритетом, эта статья может быть не для вас. Моим инженерам по машинному обучению, специалистам по данным, инженерам по компьютерному зрению и менеджерам по продуктам: добро пожаловать домой. Выпейте кофе и приступим.
Для большинства случаев использования компьютерного зрения разработка модели изначально выполняется довольно быстро и относительно просто. За короткий период времени вы можете..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..