Публикации по теме 'mlops'
Как структурировать проект Data Science для удобочитаемости и прозрачности
И как создать один в одну строку кода
Мотивация
Важно структурировать свой проект по науке о данных на основе определенного стандарта, чтобы ваши товарищи по команде могли легко поддерживать и изменять ваш проект.
Но какому стандарту следует следовать? Было бы неплохо, если бы вы могли создать идеальную структуру для проекта по науке о данных с помощью шаблона?
Существует несколько отличных шаблонов для проектов по науке о данных, но в них отсутствуют некоторые передовые методы,..
Пять самых больших рисков ИИ и машинного обучения, с которыми помогают справиться платформы MLOps
Поскольку искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся все более распространенными в нашей жизни, важно осознавать риски, связанные с этими технологиями. Существует ряд рисков, связанных с ИИ и МО, таких как проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных, возможность внесения предвзятости в алгоритмы и трудности с пониманием того, как работают модели ИИ и МО. К счастью, есть способы устранить эти риски, используя такие инструменты, как платформы операций..
Подведение итогов Heartbeat – 2022
Лучшие статьи года
2022 год был важным годом для Heartbeat — в конце 2021 издание было приобретено Кометой , лидером в MLOps, и с тех пор мы продолжаем каждую неделю выпускать потрясающий контент, уделяя особое внимание машинному обучению, глубокому обучению и MLOps. В то время как новое приобретение означало небольшое изменение в тематических областях Heartbeat, в первую очередь отход от пространства AR / VR, наши писатели и читатели постоянно учились и делились, и мы так благодарны..
В поисках гармонии в MLOps: баланс функционального и объектно-ориентированного подходов ☯
Программисты всегда были увлечены своими предпочтениями, независимо от того, обсуждают ли они пробелы против табов , Vim против Emacs или светлый режим против темного режима . Эти дебаты выдержали испытание временем, показывая, что есть место для каждого решения, и никакие окончательные аргументы не могут объявить одно превосходящим другое.
Однако, когда дело доходит до парадигм программирования, аргументы, как правило, более пылкие. Объектно-ориентированные языки долгое время..
Альтернативы MLflow для управления версиями данных: DVC против MLflow
MLflow и DVC — это два инструмента MLOps, которые сегодня широко используются в машинном обучении. Эта сравнительная статья поможет вам понять их основное использование, а также их плюсы и минусы.
Знакомство с MLflow и DVC
MLflow – это платформа, играющая важную роль в любом непрерывном жизненном цикле машинного обучения. Это помогает отслеживать ваши эксперименты с машинным обучением, включая отслеживание ваших моделей, параметров моделей, наборов данных и гиперпараметров, а..
Жизненный цикл проекта машинного обучения
Привет, мир машиностроения!
Сегодня я хотел бы затронуть тему жизненного цикла проекта машинного обучения. Я считаю, что самый важный вывод из этого короткого текста, которым я хочу поделиться с вами, заключается в том, что у проекта есть жизненный цикл. Не просто набор шагов (о которых я расскажу в следующих абзацах), я также хотел бы подчеркнуть итеративный характер проекта.
Сказав это, давайте сразу перейдем к этапам проекта машинного обучения. Большинство специалистов по данным..
Обзор дрейфа модели в машинном обучении
Дрейф данных, дрейф концепций и переобучение модели Зачем это нужно?
Изменения постоянны:
Мир динамичен, и данные постоянно меняются, будь то объем, качество, целостность или масштаб. Модели машинного обучения, обученные на сегодняшних данных, могут оказаться непригодными для завтрашнего дня.
Модели машинного обучения создаются или обучаются на основе заданных или исторических данных. Производительность модели ML так же хороша, как и данные, на которых она обучается, но эти..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
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..