Публикации по теме 'mlops-platform'


Почему тестирование машинного обучения имеет решающее значение для надежного компьютерного зрения.
Эта статья была первоначально размещена на нашем сайте компании . Платформа для разработчиков Lakera позволяет командам машинного обучения создавать отказоустойчивые модели компьютерного зрения. Создание продуктов компьютерного зрения (CV) — это весело и увлекательно, это волшебно, когда вы запускаете первые демоверсии и видите результаты своими глазами. Тем не менее, также утомительно и заведомо сложно доводить модели компьютерного зрения до производства. Захватывающая фаза..
MLOps и инструменты MLOps
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) изменило способ работы бизнеса. Эти технологии могут стимулировать инновации, снижать затраты и повышать производительность. Однако развертывание моделей машинного обучения и управление ими может быть сложной задачей, поскольку для этого требуется сочетание разработки программного обеспечения, науки о данных и опыта эксплуатации. MLOps, или операции машинного обучения, — это набор методов и инструментов, предназначенных..
Оценка зрелости MLOps
Поскольку все больше и больше компаний полагаются на машинное обучение для выполнения своих повседневных операций, становится важным применять лучшие практики MLOps. Однако может быть трудно найти структурированную информацию о том, что на самом деле представляют собой эти лучшие практики и как компания может стать более зрелой с точки зрения MLOps, если она решит начать этот путь. Модель зрелости MLOps от Microsoft или определение уровней MLOps от Google — хорошее начало, но они..
10 лучших инструментов MLOps для оптимизации и управления жизненным циклом машинного обучения
Предприятия продолжают трансформировать свою деятельность, чтобы повысить производительность и предоставить потребителям незабываемые впечатления. Этот цифровой переход ускоряет сроки взаимодействия, транзакций и решений. Кроме того, он генерирует множество данных с совершенно новой информацией об операциях, клиентах и ​​конкуренции. Машинное обучение помогает компаниям использовать эти данные для получения конкурентного преимущества. Модели ML (машинного обучения) могут обнаруживать..
MLOps — Управление скрытой силой
Что в имени? Необходимость эффективно определять, когда все может вернуться к нормальной жизни, становится все более сложной задачей, поскольку мир становится менее предсказуемым. Для любой системы существует гораздо больше мыслимых неупорядоченных состояний, чем полезно упорядоченных. Требуется внешняя энергия, чтобы привести технические элементы — или бизнес-системы — в «упорядоченное» состояние. MLOps можно назвать внешней энергией в контексте ИИ. Операции машинного..
Усовершенствованное обнаружение мошенничества с помощью ИИ
Автор: Микио Огава , специалист по данным, работающий с финансовыми учреждениями в DataRobot Japan. Переведено Фергусом Доббинсом Оригинал статьи: https://www.datarobot.com/jp/blog/sophisticated-fraud-detection-with-ai/ Антифрод и ИИ В последнее время новости о мошенническом снятии средств в финансовых учреждениях попали в заголовки газет. Это происшествие освещалось во многих новостных сообщениях, но на самом деле практически каждый день совершаются какие-то махинации, в..
Введение :
Сквозная архитектура и рабочий процесс MLOPS Введение: В современном мире, управляемом данными, операции машинного обучения (MLOps) стали важной структурой, которая устраняет разрыв между разработкой машинного обучения и операционным развертыванием. MLOps оптимизирует жизненный цикл машинного обучения, от разработки модели до производственного развертывания, мониторинга и обслуживания. В этом сообщении блога будет подробно рассмотрена концепция сквозной архитектуры MLOps и..