Публикации по теме 'machine-learning-tools'


Gradient Boosting, Ivy Unified ML Framework и история MLOps
Все, что вам нужно знать об алгоритме повышения градиента — Часть 1: Регрессия Узнайте больше о регрессии как части алгоритма повышения градиента, в том числе о математике, коде и о том, как начать работу. Плющ — унифицированная платформа машинного обучения В этом посте мы представляем Ivy, платформу машинного обучения, которая в настоящее время поддерживает JAX, TensorFlow, PyTorch, MXNet и Numpy. Краткая история MLOps MLOps — это методология, предназначенная для..
Автоматическое машинное обучение и его влияние на бизнес
Искусственный интеллект и машинное обучение обещают обеспечить новые высоты успеха во всех областях. Именно по этой причине несколько предприятий стремятся использовать эти технологии для своего успеха и роста. Тем не менее, обе эти технологии требуют опытных специалистов по данным, исследователей, экспертов по программированию и инженеров, но в настоящее время, в соответствии со спросом, существует огромная нехватка квалифицированных специалистов. Именно здесь автоматическое машинное..
Машинное обучение для банковского дела
Машинное обучение было движущей силой многих отраслей в их переходе на новый уровень. Банковская и финансовая индустрия ничем не отличается. Современные банковские системы активно используют эту технологию при разработке своих продуктов и настройке услуг. Давайте обсудим важность машинного обучения для банковского дела в этой статье. Обнаружение мошенничества Безопасность имеет важное значение в банковском секторе. Поскольку большинство клиентов осуществляют банковские..
MLflow: учебник для начинающих
Зачем/как преобразовать локальные ML-фреймворки в унифицированный Однострочное резюме: Выполняя точные шаги, описанные в этом сообщении блога, вы сможете просто перенести свой локальный проект машинного обучения в среду MLflow. 1. Чем полезен MLflow? Упрощает управление версиями моделей машинного обучения, чтобы упростить настройку производительности и переобучение моделей машинного обучения в рабочей среде. Значительно расширяет возможности групп Data Science/ML по отслеживанию..
Проекты могут быстро улучшить ваши навыки машинного обучения
Машинное обучение можно определить как применение искусственного интеллекта (ИИ). Это также позволяет системам автоматически учиться и совершенствоваться на основе своего опыта без точного программирования. Машинное обучение очень важно в наше время. На самом деле главная причина в том, что он может решать реальные проблемы, которые усложняют жизнь людей. Сегодня это важный навык для всех амбициозных аналитиков данных и специалистов по данным. Обучение через проекты — хорошая идея...
Управляйте своими моделями машинного обучения с помощью HuoguoML
Введение При работе с приложениями машинного обучения специалистам по обработке и анализу данных требуются значительные усилия по управлению и координации, поскольку им приходится регулярно совместно анализировать, оценивать и обновлять множество различных моделей с различными метаданными. В этой статье представлена ​​ HuoguoML система управления моделями, которая пытается упростить рабочий процесс. Страница: https://huoguoml.github.io/ Репо:..
Почему курсы машинного обучения важны для технических энтузиастов
Машинное обучение (ML) становится одной из самых популярных и быстрорастущих областей компьютерных наук для работы. Оно объединяет информатику и статистику для достижения этой прогностической способности. Машинное обучение можно применять в большом количестве отраслей и приложений. Таким образом, сделать их более эффективными и умными. Сегодня это важный навык для всех амбициозных аналитиков данных и специалистов по данным. Что такое машинное обучение? Машинное обучение можно..