Публикации по теме 'mlops'
MLOps Beyond Training: упрощение и автоматизация операционного конвейера
MLOps Beyond Training: упрощение и автоматизация операционного конвейера
Развивающееся значение «MLOPs»
Когда вы говорите «MLOPs», что вы имеете в виду? По мере развития технологической экосистемы, связанной с машинным обучением, «MLOPs» теперь, по-видимому, имеет (по крайней мере) два совершенно разных значения:
Одно распространенное использование «MLops» относится к циклу обучения модели ИИ : подготовка данных, оценка и обучение модели. Эта итеративная или интерактивная модель..
Красный или синий? Квадратный или круглый? Вверх или вниз? A/B-тестирование гипотез.
A/B тестирует все
Эффективность рекламной кампании
В этом посте мы обсудим A/B-тестирование, сосредоточившись на рекламной компании, которая запускает онлайн-рекламу для клиента с целью повышения узнаваемости бренда. Компания-рекламодатель зарабатывает деньги, взимая плату с клиента на основе взаимодействия пользователей с рекламой, которую она разработала и показывала на разных платформах. Чтобы повысить свою конкурентоспособность на рынке, рекламная компания предоставляет..
Онлайн-вывод с использованием моделей вершинного ИИ / конечных точек на ранней стадии машинного обучения Введение
Привет, я Наоки Комото (河本 直起), работаю инженером по машинному обучению в AnyMind.
В AnyMind мы разрабатываем среду MLOps с нуля.
В предыдущих статьях мы представили наши усилия по созданию среды MLOps, такой как конвейер данных и конвейер обучения модели.
Cloud Composer (Airflow) для конвейера данных машинного обучения В этой статье я хотел бы представить наш конвейер данных с использованием Cloud Composer (Airflow), включая его текущую настройку…..
Регрессионный проект, часть 4: размещение модели на веб-сайте
Ссылки на другие части:
Сбор данных , Очистка данных , ЭДА и создание модели
Другие важные ссылки:
GitHub-репозиторий
Твиттер
Ссылка на набор данных на Kaggle
ЛинкедИн
Оглавление
Настройка виртуальной среды. Травление модели. Создание фляжного приложения. Тестирование API через Postman. Создание фронтенда. Окончательный вывод.
Настройка виртуальной среды:
Зачем использовать venv?
Рассмотрим следующий сценарий: вы работаете над приложением A, используя..
Почему MLOps должны быть ориентированы на данные
Что такое МЛОпс? Почему MLOps должны быть ориентированы на данные
Это начало серии статей о MLOps, ориентированных на данные. Запланированная серия:
Почему MLOps должны быть ориентированы на данные (текущая статья) Шесть этапов датацентричных MLOps Колесо данных
Оглавление
· The Origin · Что такое DevOps? · MLOps по дешевке? · Software 2.0 · Model-Centric vs. Центральные подходы ∘ Модельно-ориентированный подход ∘ Датоцентричный подход · Резюме
Слово..
Специалисты по данным, не ограничивайтесь CI/CD, вместо этого используйте CI/CD/CF для получения лучших продуктов машинного обучения.
Конвейерная лента непрерывной интеграции (CI), непрерывного развертывания (CD) и непрерывной характеристики (CF) обеспечивает создание моделей машинного обучения с учетом продукта в действительно итеративной среде.
Дни только крупных компаний-разработчиков программного обеспечения (например, FAAMG), курирующих и защищающих лучшие фреймворки машинного обучения, сочтены. Хотя исследования и разработки могут продолжаться в этих компаниях, учитывая размер инвестиций, следующая фаза роста..
Ключевые проблемы развертывания модели машинного обучения
Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных отраслей, от финансов до здравоохранения и не только. Однако создание мощной и эффективной модели машинного обучения — это только начало пути. Развертывание модели в производственной среде сопряжено с собственным уникальным набором проблем, и без надлежащего планирования и исполнения модель может не принести ожидаемых преимуществ.
В этой статье мы сосредоточимся на двух основных категориях проблем при развертывании модели машинного..
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..