Публикации по теме 'mlops'
Как обмануть модели компьютерного зрения
Взлом нейронных сетей с помощью состязательных атак
С появлением нейронных сетей машинное обучение приобрело огромную популярность, и компании практически во всех отраслях начали применять ту или иную форму этой обширной технологии для повышения эффективности, улучшения пропускной способности или улучшения качества обслуживания клиентов.
В области искусственного интеллекта за последнее десятилетие произошел серьезный прорыв во многих областях. Поскольку многие отрасли стремятся к..
Как развернуть приложение на инстансе EC2 Amazon Web Service (AWS) (часть 2)
В прошлом, когда наука о данных развивалась, ребята из Devops отвечали за внедрение моделей машинного обучения (ML) или Deep Learning (DL). Специалисты по анализу данных ограничивались исследованиями и созданием модели в блокноте Jupyter, однако сейчас тенденция меняется. В настоящее время компании ищут специалиста по машинному обучению или специалистов по анализу данных. Таким образом, вам понадобится час, чтобы научиться развертывать модели в производственной среде как услугу или в..
Холст операций машинного обучения (MLOPs) для продуктов данных
Ссылка на оригинал статьи https://www.xomnia.com/post/xomnias-machine-learning-in-production-canvas/
Что такое MLOps и почему это важно?
MLOps — это набор практик и инструментов, направленных на обеспечение надежности и эффективности производства, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения в производственной среде.
MLOps может иметь большое значение для вас, если вы распознаете хотя бы одну из следующих ситуаций:
Перенести приложения машинного обучения из..
MLOps: жизненный цикл машинного обучения
млн операций в секунду
MLOps: жизненный цикл машинного обучения
Жизненный цикл машинного обучения для эпохи MLOps объединяет разработку моделей и программного обеспечения для создания продуктов с поддержкой машинного обучения.
Создание продуктов машинного обучения или функций продукта с помощью ML включает в себя две отдельные дисциплины:
Разработка модели . Специалисты по обработке и анализу данных — высококвалифицированные специалисты в области статистики, линейной алгебры и..
Платформа MLOps с открытым исходным кодом
Создание платформы машинного обучения с помощью инструментов с открытым исходным кодом
В современную цифровую эпоху машинное обучение (МО) имеет решающее значение для многих отраслей. От финансов до здравоохранения, его применение безгранично. Однако основой каждой успешной системы машинного обучения является надежная платформа, и с появлением инструментов с открытым исходным кодом создание такой платформы стало как никогда доступным. Давайте углубимся в незаменимые инструменты, которые..
Наша платформа ML Ops значительно сокращает время разработки. Вот как.
Введение
Представьте, что в вашей организации есть хорошо функционирующая команда специалистов по обработке и анализу данных. Однако вы замечаете, что все большая и большая часть времени ваших специалистов по обработке и анализу данных тратится на развертывание и обслуживание модели в производственной среде. Кроме того, вы видите, что все больше инцидентов возникает из-за снижения производительности модели (например, из-за дрейфа данных), что требует от ваших специалистов по данным больше..
Что такое бэктестинг в машинном обучении?
Бэктестинг в машинном обучении — это метод, используемый для оценки производительности и эффективности модели машинного обучения с использованием исторических данных. Он включает тестирование модели на прошлых данных, чтобы смоделировать, как она работала бы, если бы она использовалась для прогнозов в течение этого периода. Основная цель ретроспективного тестирования — оценить способность модели обобщать и делать точные прогнозы на невидимых данных.
Вот как работает бэктестинг в..
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..