Публикации по теме 'mlops'
Весомое значение чистоты данных
У нашей команды был восхитительный опыт увеличения нашего результата F1 (почему F1 — это еще один пост в блоге) на колоссальные 8%, просто давая нашим плохо аннотированным данным билет в один конец в цифровую корзину для мусора с помощью нашего надежного и удивительный инструмент fastdup . Удивительно, как небольшая уборка может повлиять на производительность вашей модели!
В области компьютерного зрения разработка моделей машинного обучения обычно включает повторяющийся цикл..
Отличные способы реализации MLOP
Разработка машинного обучения сложна из-за различных аспектов. Многие замечательные проекты машинного обучения не попадают в производство из-за различных проблем.
В отличие от традиционных проектов разработки программного обеспечения, одной из основных целей проекта машинного обучения является оптимизация показателей путем постоянных экспериментов по их улучшению. Качество проекта машинного обучения в первую очередь зависит от входных данных и параметров настройки. Иногда для этого мы..
Навигация по изменчивым морям данных: понимание и адаптация к дрейфу данных
В сфере анализа данных и машинного обучения обеспечение точности и надежности моделей имеет первостепенное значение. Однако по мере того, как данные со временем изменяются, явление, называемое дрейфом данных, может создавать серьезные проблемы. В этой статье мы рассмотрим концепцию дрейфа данных, его значение в анализе данных и моделировании машинного обучения, его потенциальное влияние на бизнес, а также стратегии обнаружения и смягчения его последствий. Присоединяйтесь к нам, когда..
Как избежать ловушек машинного обучения : с точки зрения практика — Часть 2
Цель этого блога — понять, как можно надежно создавать модели машинного обучения. Многие претенденты на науку о данных выбирают область науки о данных, потому что считают, что построение модели для решения реальных проблем — это слишком круто! И, конечно же, это так, но выбор правильной модели для имеющегося набора данных имеет первостепенное значение. Никогда не становитесь жертвой постоянно растущих передовых архитектур моделей SOTA только потому, что они популярны и используются..
Много времени, чтобы получить правильное соответствие AI
Когда компания выйдет из строя и почему?
Искусственный интеллект и машинное обучение продолжают создавать более значительный ажиотаж в СМИ, чем выступление BlackPink на Coachella!
Весь шум от многих глобально интеллектуальных людей, говорящих о замедлении ИИ, чтобы мы могли понять, что представляет собой эта автоматизированная роботизированная, нечеловеческая взаимодействующая, самоходная наука, убивающая работу.
Пока мы не выясним это, как насчет того, чтобы повернуть «пиратский..
Переход с уровня MLOps 0 на уровень 1
Переход от локальных ноутбуков Jupyter к автономным системам
По мере развития отрасли отраслевая наука о данных разделилась на несколько доминирующих вертикалей, но основной специализацией было корпоративное машинное обучение (на втором месте — наука о данных, ориентированная на продукт). До сих пор область корпоративного машинного обучения выглядела очень похоже на то, как выглядит Kaggle —…
Инжиниринг данных — Неделя 1
Неделя 1 — Курс Zoomcamp по инженерии данных: введение и предпосылки
Цель этого курса — создать конвейер данных на основе набора данных, такого как данные TLC Trip Record Data , который касается посадок и высадок в Нью-Йорке.
Вот архитектура того, что мы хотим сделать в этом курсе:
Мы возьмем эти данные, обработаем их, затем загрузим в облачное хранилище Google и…
