Публикации по теме 'data-engineering'
Почему вашим конвейерам данных необходимо управление с обратной связью с обратной связью
Реалии сложностей компаний и облачных технологий требуют новых уровней контроля и автономии для достижения бизнес-целей в большом масштабе.
По мере того, как команды обработки данных расширяются в облаке, командам платформ данных необходимо убедиться, что рабочие нагрузки, за которые они несут ответственность, соответствуют бизнес-целям — нашей главной миссии здесь, в Sync . В масштабе, когда десятки инженеров данных создают сотни производственных рабочих мест, контролировать их..
MLOps в трех частях
Что такое MLOps и почему специалисты по данным должны волноваться? Короче говоря, MLOps поможет специалистам по обработке данных быть более продуктивными и позволит превратить большую часть их работы в ценные информационные продукты. В этой статье я собираюсь изучить, как MLOps изменит доступ к данным , разработку модели и окончательное развертывание и почему программное обеспечение MLOps отрасли следует сосредоточиться на создании простых в использовании продуктов, которые..
Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF): расширение возможностей ИИ с помощью человеческого понимания
В стремлении создать более сложные и эффективные системы искусственного интеллекта многообещающим подходом стало обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) . RLHF представляет собой революционную парадигму в области машинного обучения, устраняющую разрыв между человеческим опытом и принятием решений с помощью ИИ. Используя отзывы людей, RLHF позволяет моделям ИИ учиться на коллективном разуме людей, что приводит к созданию более надежных и надежных систем ИИ. В..
Постановочные, промежуточные и рыночные модели в dbt
Понимание назначения промежуточных, промежуточных и витринных моделей в контексте инструмента построения данных (dbt)
В одной из своих недавних статей я рассказывал о том, как правильно структурировать проекты БДТ и модели данных . Создание новых и обслуживание существующих моделей данных может быть утомительным занятием, если не применяются какие-либо определенные правила и принципы проектирования. В большинстве организаций библиотека моделей данных может быстро расти и,..
Незабываемые 15: Изучение лучших визуализаций данных всех времен (2023)
Данные прекрасны — они могут вдохновлять, улучшать жизнь и выявлять лучшее в людях.
Привет! Меня зовут Гейб, и я увлечен обучением других Python и машинному обучению.
Но сегодня я хочу поделиться еще одним аспектом своего опыта, который приносит мне огромную радость, — анализом и визуализацией данных. Имея более чем десятилетний опыт работы в этой области, я стал свидетелем способности превращать необработанные данные в красивые и информативные визуализации.
Это похоже на..
Тонкое искусство обращаться за помощью к другим программистам
В сфере, где доминируют самоучки и самоуверенные люди, важно преодолеть клеймо обращения за помощью.
Обычно у меня нет проблем с написанием писем.
Однако бывает, что я сомневаюсь в своей способности сообщать об ошибках, формулировать концепции и объяснять…
Инжиниринг данных в Джулии
Все, что вам нужно, чтобы начать создавать конвейеры данных 🪠🧑🔧
Джулия — естественный выбор для науки о данных и машинного обучения? Но как насчет инженерии данных? В этом посте мы рассмотрим, как вы можете использовать Julia для различных задач Data Engineering, от основ до создания конвейеров. Как вы увидите, производительность и простота использования Julia могут быть легко использованы во всем стеке ML и DS.
Далее мы рассмотрим следующие темы и узнаем, как можно использовать..
