Публикации по теме 'heartbeat'
Улучшение MLflow с помощью Comet
У вас уже есть эксперименты с MLflow? Комета может помочь
Как специалист по данным, происходит переключение инструментов отслеживания машинного обучения. В конечном итоге это требует много времени, чтобы переписать код в новый инструмент. Специалисты по данным не исключение: нам часто приходится переделывать предыдущий код, который использовался для отслеживания экспериментов.
С этой проблемой я столкнулся в 2021 году, когда перешел с рабочих процессов MLflow на Комету . Я..
Методы машинного обучения для прогнозирования лояльности клиентов
Оценка 7 распространенных методов
Многие организации используют машинное обучение для анализа больших клиентских баз данных и определения лояльности клиентов ; или, что еще более важно, какие клиенты подвергаются наибольшему риску оттока. Точное прогнозирование оттока чрезвычайно ценно, и, если будут предприняты правильные шаги для удержания клиентов в условиях риска, компании могут поднять LTV по всему портфелю.
Использование машинного обучения для прогнозирования оттока: 7..
Как написать тестовый код для пайплайна науки о данных
Как написать код Pytest для надежного тестирования конвейера обработки данных
Тестирование программных модулей повышает надежность и доверие к конечному продукту/услуге. Важность высококачественного тестирования невозможно переоценить в любой разработке программного обеспечения.
Тот же аргумент относится и к вашему конвейеру обработки данных. Даже если вы разрабатываете кодовую базу данных в основном для прототипирования и исследований, полезно знать, как писать базовые модули..
TensorFlow MLIR: введение
Многоуровневое промежуточное представление - новая инфраструктура компилятора
В настоящее время разные области программного и аппаратного обеспечения машинного обучения имеют разные инфраструктуры компиляторов. Эта динамика создает ряд проблем, в том числе:
высокая стоимость сборки предметно-ориентированных компиляторов инновации в одной области не приносят пользы в других областях соединить существующие компиляторы вместе - проблема
MLIR стремится решить эту проблему..
Параллельное программирование для обучения и производства систем ML/AI
Для вычисления более простой или сложной задачи, когда она разделена на более мелкие модули, и каждый модуль вычисляется в другом ядре системы, это называется параллельной обработкой. Все меньшие модули выполняются одновременно, что дает результаты быстрее по сравнению с традиционными методами.
В прошлом однопроцессорные среды использовались для выполнения машинного обучения, что могло привести к тому, что алгоритмические узкие места вызывали значительные задержки в обработке модели от..
Web ML для селфи и эффектов лица — Часть 2 [Распознавание лиц и геометрия]
Выражение лица играет важную роль в невербальном общении, особенно в передаче таких эмоций, как счастье, удивление, шок, печаль, безразличие и т. д. Для визуального усиления этих выражений использовались эффекты селфи. MediaPose имеет две модели глубокого обучения, нацеленные на лицо: детектор лица и решение для построения сетки лица. Эти две нейронные сети можно использовать для создания нашего веб-приложения, чтобы добавить эффекты лица, чтобы сделать селфи более увлекательными и..
Реализация градиентного спуска и его вариантов на Python (часть 2)
Основная цель машинного обучения или глубокого обучения — создать модель, которая точно предсказывает заданный сценарий. Это делается с помощью оптимизации.
Типичная процедура оптимизации начинается с определения функции потерь или функции стоимости (целевой функции) и заканчивается ее минимизацией с использованием одной или нескольких процедур оптимизации. Выбор правильного алгоритма оптимизации может существенно повлиять на то, получите ли вы высокую точность в часах или днях.
В..
