Публикации по теме 'dataops'


DataOps для аналитиков данных
Анализ данных — важнейший аспект современных бизнес-операций, позволяющий организациям получать ценную информацию из своих данных и принимать обоснованные решения. Однако по мере того, как объем и сложность данных продолжают расти, анализ данных может стать трудоемким и подверженным ошибкам процессом. Здесь на помощь приходит DataOps. DataOps — это методология, направленная на оптимизацию и автоматизацию процесса анализа данных, повышение эффективности и качества. Он основан на..
Инженерия данных 101: Введение в инженерию данных
Что такое инженерия данных? Объем данных, собранных из многих источников за последние 50 лет, неуклонно растет день ото дня. Следовательно, теперь очень сложно обрабатывать и хранить эти данные. Мы можем разумно управлять этими данными и сделать их ценными для бизнеса и пользователей с помощью новых технологий, таких как инженерия данных , искусственный интеллект и машинное обучение . Крупномасштабные системы сбора, хранения и анализа данных проектируются и строятся в процессе..
Регистрация данных с помощью Whylogs
tl;dr: пользователи могут обнаруживать дрейф данных, предотвращать снижение производительности модели машинного обучения, проверять качество своих данных и многое другое в едином молниеносно быстром и простом в использовании пакете. В выпуске v1 представлен более простой API, новые ограничения данных, новые визуализации профилей, более высокая производительность и обновление удобства использования. Что такое регистрация данных? Журналы являются неотъемлемой частью мониторинга и..
Машинному обучению нужны DataOps
Машинному обучению нужны DataOps (это перепечатано из моего оригинального блога здесь ) Темный секрет науки о данных Интересный вопрос: что общего у следующих проектов? 1. Джиму поручено прогнозировать отказы промышленных компрессоров с помощью обширной телематической системы. Он знает, что это случается с рекуррентными нейронными сетями ( RNN ), но обучение моделей требует больших вычислительных ресурсов и требует быстрых сетей и хранилища. На выделение этой вычислительной..
3 компонента масштабирования маркировки качественных данных для машинного обучения
Корпоративные инвестиции в искусственный интеллект (ИИ) растут. В недавнем опросе O’Reilly Media 61% респондентов указали, что искусственный интеллект (ИИ) был самой важной инициативой их компании в области данных. По прогнозам International Data Corporation , в этом году расходы на ИИ вырастут во всем мире до $35,8 млрд. И хотя инвестиции в приложения искусственного интеллекта и машинного обучения могут изменить любую отрасль и упростить задачи в каждом бизнесе, алгоритмы..
Вот как ваш стартап становится управляемым данными
Этот пост оказался длиннее, чем ожидалось. Наполовину разглагольствование, наполовину практичное — полностью честное. Делится на пять частей, а именно: Введение Используйте итерации, Усердно автоматизируйте все и поддерживайте то, что осталось, Так как же на самом деле постоянно развертывать обученную модель машинного обучения?? Окей, мы только что разобрались с этим дерьмом развертывания! Когда переучивать этого зверя? Введение Наука о данных, машинное обучение,..
Демократизация ИИ: «Создать или купить» для AIML — это не выбор Хобсона
Интернет произвел революцию благодаря книжному магазину Amazon и поисковым системам du jour. Google положил начало парадигме хранения данных Amazon Web Services, открыв эру 16-значной свободы вычислений, когда ежедневно стартует 1000 стартапов. В настоящее время вычислительная техника доведена до предела благодаря решениям, генерируемым с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Google Search и Google Ads начали использовать Hadoop, реализованный Yahoo, для массового использования...