Публикации по теме 'mlops'
5 вещей, которые следует учитывать, когда вы начинаете использовать AI/ML как услугу
Начните использовать AI/ML как эксперт. Следуйте этим простым рекомендациям, чтобы сделать выбор, который будет работать на вас сейчас и в будущем.
Быстрый рост ИИ Потребление ИИ готово к взлету Сообщество переворачивает угол потребления AI/ML 5 вещей, на которые стоит обратить внимание, думая о потреблении ИИ Широта предложения "Исследовать" Оценить быстро Потребляй мгновенно Настроить "Краткое содержание"
Быстрый рост ИИ
Возрождение ИИ было вызвано..
Сравнение Feature Store: 4 Feature Store — объяснение и сравнение
В этом сообщении блога мы просто и ясно покажем разницу между 4 популярными магазинами функций: Магазин функций Vertex AI, FEAST, Магазин функций AWS SageMaker и Магазин функций Databricks. Их функции, возможности и особенности будут сравнивать на одном рефкарте. Какой магазин функций выбрать для нужд вашего конкретного проекта? Это сравнение сделает это решение намного проще. Но сначала:
Объяснение магазина функций: что такое магазин функций?
Хранилище функций — это средство..
MLOps является частью DevOps. Не форк — мои мысли о статье MLOps в качестве генерального директора стартапа MLOps.
К настоящему времени все, должно быть, видели документ THE MLOps.
«Операции машинного обучения (MLOPs): обзор, определение и архитектура »
Доминик Кройцбергер, Никлас Кюль, Себастьян Хиршль
Качественный товар. Если вы еще не читали ее, обязательно сделайте это.
Авторы дают исчерпывающий обзор:
Что такое МЛОпс, Принципы и компоненты экосистемы MLOps, Люди/роли, участвующие в выполнении MLOps, Архитектура MLOps и рабочий процесс, которые есть у многих команд.
Они решают..
Дрейф данных против дрейфа концепций в машинном обучении
Ни одна модель не живет вечно, со временем она ухудшается . Почему происходит распад модели? Почему модель, которая работала хорошо последние несколько дней/месяцев, начинает вести себя по-другому? Давайте попробуем погрузиться глубже и понять причины упадка этой модели.
Виновником является не кто иной, как сами данные. Как мы знаем, данные — король в мире машин, они могут создать или сломать ваши модели. Проблема качества данных — одна из основных причин сбоев в работе.
В этом..
Практические советы по улучшению результатов квантования
Квантование может сделать ваши модели глубокого обучения меньше, быстрее и более энергоэффективными ( Я уже писал об этом ранее ).
Но этот процесс может привести к большой потере точности или не может улучшить скорость прогнозирования, если будет выполнен неправильно. Итак, я делюсь некоторыми практическими советами, как минимизировать потерю точности при сохранении хорошей скорости вывода. Эти пункты действительны как для квантования после обучения , так и для обучения с учетом..
Как избежать создания плохих моделей машинного обучения путем проверки ваших данных
Дело о принудительном применении схемы и обнаружении дрейфа, пока не стало слишком поздно
Примечание редактора. Обязательно ознакомьтесь с полным сеансом рабочего времени, посвященным всем данным, на нашем канале YouTube .
Что делает прикладное машинное обучение таким интересным, так это то же самое, что делает его таким разочаровывающим — данные.
Распределение данных в реальном мире постоянно меняется . Меняются методологии сбора данных, могут меняться столбцы в данных, может..
Используйте метод бессерверных функций для создания микросервисной системы машинного обучения
Введение
В нашем предыдущем опыте службы развертывания машинного обучения мы записываем функции бизнес-логики и логики модели в одну службу. Мы обнаружили, что трудно поддерживать сервис. Если нам нужно развернуть новую службу, мы должны перезапустить все службы и вызвать простои. Таким образом, монолитные системы не соответствуют требованиям в нынешнюю эпоху контейнеризации и облачных вычислений.
Микросервисная архитектура может помочь нам решить проблему с одним сервисом. Это..
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..