Абстрактный В этом документе представлена ​​основа для разработки платформы машинного обучения с ключевыми возможностями, направленная на улучшение и ускорение внедрения машинного обучения в корпоративных условиях. Я собираюсь сосредоточиться на более широкой картине того, что необходимо для платформы ML, и хотя я упомяну ключевые инженерные детали, я не буду вдаваться в них глубоко. Этот документ служит руководством для специалистов по машинному обучению (исследователями,..

Философия «чем больше, тем лучше», преобладающая в разработке ИИ, приводит к созданию все более и более крупных моделей, особенно для задач, связанных с языком (LLM-s). До сих пор это окупалось, и можно отметить, что связанные с ними архитектурные улучшения могут внести лишь незначительный вклад, в то время как размер моделей, а также обучающих данных, полученных с помощью неконтролируемых методов, является определяющим фактором многих достижений. . Хотя все более крупные модели создают..

Машинное обучение распространено повсеместно и доказало свою полезность в ряде случаев использования, начиная от систем рекомендаций и заканчивая прогнозированием спроса/дохода, диагностическим обслуживанием и автономным вождением, и это лишь некоторые из них. Организации используют машинное обучение во всех аспектах своего бизнеса. Недавнее исследование предполагает, что к 2026 году почти каждое третье приложение будет иметь по крайней мере один компонент, использующий модель машинного..

Оглавление Введение 1.1 Рабочие процессы в области науки о данных и разработки программного обеспечения различны 1.2 В конвейер машинного обучения должно быть включено непрерывное обучение 1.3 Дрейф модели Магазин функций 2.1 Централизованный доступ к данным 2.2 Управление версиями данных 2.3 Конвейеры данных 2.4 Маркировка данных 2.5 Репозиторий функций и обнаружение данных Учебный конвейер 3.1 Управление моделью и экспериментом 3.2..

Идея машинного обучения связана со множеством концепций, от сбора данных, разработки функций, обучения до развертывания моделей. В зависимости от подхода к развертыванию весь процесс сильно меняется. Эта статья написана с точки зрения команды платформы и предназначена для инженеров облачных платформ, которые начинают свой путь к поддержке развертываний ML/AI в облаке, чтобы предоставить им понимание различных заинтересованных сторон и представление о вариантах, доступных для размещения..