Публикации по теме 'making-sense-of-big-data'
Архитектура Kubernetes для развертывания веб-приложений машинного обучения
Осмысление больших данных
Архитектура Kubernetes для развертывания веб-приложений машинного обучения
Используйте Kubernetes, чтобы снизить затраты на инфраструктуру машинного обучения и легко масштабировать ресурсы.
Kubernetes стал эталоном для оркестровки контейнеров. Оркестрация контейнеров означает запуск контейнеров, их выключение, их вертикальное масштабирование (количество памяти и ЦП) и горизонтальное масштабирование (количество контейнеров, работающих параллельно)...
Распараллелить обработку большого файла AWS S3
В этом посте демонстрируется подход к обработке большого файла AWS S3 (вероятно, миллионов записей) в управляемые фрагменты, работающие параллельно, с помощью AWS S3 Select.
В моем последнем посте мы обсуждали достижение эффективности обработки большого файла AWS S3 с помощью S3 select. Обработка была последовательной, и для большого файла могла потребоваться целая вечность. Так как же нам распараллелить обработку нескольких модулей? 🤔 Что ж, в этом посте мы реализуем и посмотрим,..
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..