WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'mlops'


Овладение искусством решения задач машинного обучения: полное пошаговое руководство (часть 1)
Овладение искусством решения задач машинного обучения: полное пошаговое руководство (часть 1) Машинное обучение стало преобразующей силой в различных отраслях, позволяя нам принимать решения на основе данных и решать сложные проблемы с беспрецедентной точностью. Однако путь к успеху в машинном обучении не является прямым. Представьте себе решение задачи машинного обучения как сборку сложной головоломки. Поначалу кусочки могут казаться разрозненными и громоздкими, но при правильном..

Как приручить языковую модель
"Обработка естественного языка" Как приручить языковую модель Современные нейронные языковые модели обладают удивительными возможностями, начиная от ответов на вопросы и заканчивая анализом и обобщением длинных статей и созданием текста, сгенерированного человеком. Эти системы становятся все более популярными в приложениях, ориентированных на клиентов, и поэтому для предприятий важно научиться использовать эту передовую технологию и убедиться, что она работает правильно и производит..

Понимание MLOps
Введение За последние годы машинное обучение прошло долгий путь и в настоящее время является основным двигателем инноваций и роста во многих отраслях. Однако по мере усложнения моделей и увеличения объемов данных управление процессом машинного обучения может стать проблемой. Вот тут-то и появляется MLOps. MLOps — это практика применения принципов DevOps к рабочим процессам машинного обучения, и она становится все более важной, поскольку организации стремятся развернуть модели машинного..

Мониторинг моделей машинного обучения в производстве: зачем и как?
Как на нашу модель влияет развивающийся мир? Анализ, сосредоточенный на примерах отклонений и реализации стратегий мониторинга на основе Python. Разработка модели машинного обучения (ML) часто занимает время и требует технических знаний. Как энтузиасты науки о данных, когда мы получаем набор данных для изучения и анализа, мы охотно обучаем и проверяем его, используя разнообразные современные модели или применяя стратегии, ориентированные на данные . Когда мы оптимизируем..

Каждый должен сыграть свою роль в создании надежного и этичного ИИ
«Стань тем изменением, которое ты хочешь видеть в мире». Махатма Ганди Контекст Понимали вы это или нет, но искусственный интеллект (ИИ) быстро стал частью нашей повседневной жизни. Поскольку традиционная промышленность и предприятия, такие как финтех, СМИ, здравоохранение, фармацевтика и производство, быстро внедряют ИИ в последние годы, проблемы, связанные с этикой и надежностью, растут. Сегодня ИИ «помогает» принимать многие важные решения, влияющие на жизнь и благополучие..

Модели искусственного интеллекта как микросервисы - от обучения до производства
Использование искусственного интеллекта в бизнесе - это путь, требующий вложений и настойчивости. Хотя преимущества использования ИИ могут быть очевидны для всех, перенести его от обучения к производству - огромная проблема. Путешествие ставит архитекторов приложений перед множеством препятствий. Им нужно задуматься над: 1. Как интегрировать модель ИИ (возможно, с другим технологическим стеком) в существующее бизнес-приложение. 2. Приведите в действие его с помощью..

Оптимизация модели машинного обучения
Коллекции Heartbeat Оптимизация модели машинного обучения Каталог публикаций Heartbeat, посвященных методам, советам и передовым методам точной настройки и оптимизации моделей машинного обучения. Оптимизация модели машинного обучения Будь то обработка и подготовка наборов данных для обучения модели, сокращение весов модели, настройка параметров или любое количество других подходов и методов, оптимизация моделей машинного обучения - дело любви. Важно отметить, что не существует..

Новые материалы

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..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]