Как использовать MLOps для эффективной стратегии ИИ 87% проектов по машинному обучению не удается запустить в производство . Развертывание моделей машинного обучения в бизнес-вариантах требует обхода нескольких узких мест в данных и инженерии, которые мешают процессу внедрения. На самом деле команды машинного обучения тратят четверть своего времени на разработку инфраструктуры, необходимой для развертывания машинного обучения. В одной из наших предыдущих статей мы..

"Начиная" Оптимизация конвейеров разработки функций с помощью Feature-Engine Узнайте о проблемах, возникающих при разработке конвейеров машинного обучения для развертывания, и узнайте, как может помочь программное обеспечение с открытым исходным кодом. Во многих организациях мы создаем модели машинного обучения, которые обрабатывают группу входных переменных для вывода прогноза. Некоторые из этих моделей предсказывают, например, вероятность погашения ссуды, вероятность того, что..