Публикации по теме 'pipeline'
Обеспечение качества конвейеров машинного обучения
В этом посте содержится часть материалов из лекций Качество инфраструктуры нашего курса Машинное обучение в производстве . Остальные главы смотрите в содержании .
Конвейеры машинного обучения содержат код для обучения, оценки и развертывания моделей, которые затем используются в продуктах. Как и весь код, код в конвейере можно и нужно тестировать. Когда возникают проблемы, код в конвейерах часто дает сбой, просто не выполняя правильных действий, но без сбоев. Если никто не..
Трубы и фильтры Unix
У нас должны быть какие-то способы стыковки программ вроде садового шланга — вкрутить другой сегмент, когда станет нужно массировать данные другим способом.
Доктор медицины Макилрой
11 октября 1964 г.
https://doc.cat-v.org/unix/pipes/
До оригинальной Unix программы обычно писались как монолитные программы, которые представляли собой огромные программы, каждая из которых выполняла определенную задачу. Однако с появлением Unix и конвейеров Unix это означало, что..
Машинное обучение | Предварительная обработка с конвейерами
Наборы данных выглядят так:
import pandas as pd
data = {
"Name": ["Fiona", "Gerald", "Hans", "Isabella", "Jacob"],
"Age": [20, 34, None, None, 33],
"Gender": ["f", "m", "m", "f", "m"],
"Job": ["writer", "Programmer", "Programmer", "Programmer", "Teacher"]
}
df = pd.DataFrame(data)
df..
Простой компакт-диск CI с GCP Cloud Build с использованием Docker — часть 2
Расслабься… выпей и расслабься, это часть 1 нашей болтовни.
Рад видеть вас снова… После некоторых мелочей в части 1 мы продолжим доделывать наш пайплайн
Если вы работаете с Docker, мы можем указать наш конвейер для запуска этого файла Docker, просто создайте обычную конфигурацию файла Docker и настройте среду .
после этого продолжайте создавать файл .yaml . Это похоже на рассказ о наших сборках в облаке, что нужно сделать с нашим приложением, например: — создать образ..
«Освоение TensorFlow Extended: передовые методы создания сквозных конвейеров машинного обучения в масштабе»
Поскольку область машинного обучения продолжает расти и развиваться, становится все более важным иметь инструменты и платформы, которые могут помочь упростить процесс создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. TensorFlow Extended (TFX) — это один из таких инструментов, предлагающий комплексный набор компонентов и рекомендаций для создания сквозных конвейеров машинного обучения в любом масштабе.
В этой статье мы рассмотрим некоторые расширенные функции TFX и то,..
«От хаоса к ясности: построение конвейеров машинного обучения»
Повестка дня этого блога — почему и как использовать воронку
Оглавление:-
· Что такое пайплайн? · Зачем использовать пайплайн? · Преимущество :- · Архитектура :-
Что такое воронка?
Конвейер в scikit-learn — это механизм, а не алгоритм. Это позволяет вам объединить несколько шагов, где результат каждого шага становится входом для следующего шага. Этот механизм полезен для организации и оптимизации рабочего процесса модели машинного обучения.
конвейер..
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..