Публикации по теме 'mlops'
Как оценить платформы MLOps
Компании, впервые применившие ИИ в больших масштабах, сделали это с помощью собственных платформ машинного обучения (facebook, uber, LinkedIn и т. д.). Эти возможности теперь доступны в готовых продуктах. Стремление к MLOps привело к слишком большому выбору . Доступны сотни инструментов и не менее 40 платформ:
Это очень сложный ландшафт для навигации. Давайте разберемся с большими проблемами, а затем представим новый бесплатный материал, направленный на решение этих проблем...
Цель 3.14 — Совершенно новая домашняя страница!
Привет, команда, Aim 3.14 теперь доступен!
Каждые 4–5 недель мы выпускаем новую версию Aim с функциями и исправлениями, внесенными сообществом.
Новый выпуск Aim каждые несколько недель . С новыми функциями и исправлениями! 🚀
Мы стремимся демократизировать инструменты разработки ИИ. Спасибо замечательному сообществу Aim за помощь и вклад.
Спасибо djwessel и Vahram-aimhub за их первые вклады🔥🔥🔥
Цель 3.14 Обзор
Вот что нового в последней версии:
Новая домашняя..
Пользовательские пайплайны Vertex AI для начинающих с использованием образов Docker [Часть 2]
Машинное обучение, млн операций в секунду
Пользовательские пайплайны Vertex AI для начинающих с использованием образов Docker[Часть 2]
Пошаговое руководство о том, как создать собственный образ Docker на Vertex AI.
Мотивация
В моем предыдущем посте я обсудил процесс реализации пользовательских конвейеров в Vertex AI с использованием компонентов Kubeflow. Для простоты мы обсудили распространенный вариант использования под названием Предсказать качество вина ».
В этом..
Модели ML для тестирования AB — Шаблоны развертывания расширенных моделей
Этот контент изначально был размещен на https://www.qwak.com
Принятие решений на основе машинного обучения стало основополагающим аспектом ведения бизнеса в современную эпоху. Машинное обучение играет важную роль во всем: от сбора лидов до клиентов, их обслуживания и предотвращения их ухода. Современные платформы обработки данных обрабатывают огромные объемы данных и по-прежнему обеспечивают молниеносное время отклика с высокой точностью. Для достижения этой цели за кулисами..
Максимальное повышение производительности модели за счет эффективного мониторинга модели машинного обучения
Машинное обучение произвело революцию в способах решения сложных задач, от распознавания изображений и обработки естественного языка до прогнозной аналитики. Однако построить модель машинного обучения — это только полдела. Чтобы убедиться, что ваша модель работает оптимально, важно регулярно контролировать ее производительность.
В этом сообщении блога мы рассмотрим важность мониторинга модели и обсудим некоторые эффективные стратегии для максимизации производительности модели. Здесь..
Обнаружение мошенничества, несбалансированная классификация и управление экспериментами с машинным обучением с использованием…
Полное руководство по созданию и управлению системой обнаружения мошенничества на основе машинного обучения.
Краткая история мошенничества
Самая ранняя зарегистрированная попытка мошенничества была обнаружена еще в 300 году до нашей эры в Греции.
Греческий морской торговец по имени Гегестратос хотел застраховать свой корабль и груз, поэтому застраховал их. В то время этот полис был известен как «нижний» и работал на том основании, что купец занимал деньги в размере стоимости..
Позитивное и немаркированное обучение: восстановление меток для данных с помощью машинного обучения
У вас есть данные, но ваши лейблы не заслуживают доверия: что теперь делать? (͡ ° ͜ʖ ͡ °)
Проблема
Часто компании хотят внедрить машинное обучение для конкретной задачи - скажем, для выполнения классификации данных - но прокляты проблемой наличия недостаточных или ненадежных меток для этих данных.
В этих случаях компании могут выбрать ручную маркировку своих данных, но ручная маркировка может оказаться сложной задачей, которая также может привести к человеческому предубеждению или..
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..