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..