Публикации по теме 'mlops'
Веб-семинар «Переосмысление MLOps с помощью развертывания, управления и наблюдения за моделями» доступен по запросу
Что произойдет после того, как ваши модели машинного обучения будут развернуты в производственной среде? Как убедиться, что производительность вашей модели не ухудшается по мере изменения данных и мира?
Постоянно меняющиеся данные создают проблемы для специалистов по обработке и анализу данных и инженерных групп в отношении того, как определить, какие модели были затронуты, и как обеспечить бесперебойную работу своих приложений машинного обучения.
На этом занятии наш руководитель по..
База данных Vector — хранение вложений LLM, ClipX и BlipX для использования в вашем бизнесе.
В последние годы люди стали одержимы способностью машин понимать визуальные элементы на фотографиях, генерировать превосходный письменный контент и создавать потрясающе красивые произведения искусства. Несколько известных имен, таких как LLM, CLIPx, BLIPx и Segment Everything, обеспечивают производительность самых успешных в мире систем искусственного интеллекта. Конечно, это все продукты IT-бегемотов, таких как Meta, Google, OpenAI, Salesforce, Microsoft и других.
Я буду обсуждать не..
Демистификация генеративного искусственного интеллекта с помощью Amazon SageMaker: глубокое погружение
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) покорил мир технологий, позволив машинам создавать контент, который точно имитирует творческие способности человека. Среди множества доступных инструментов и платформ Amazon SageMaker выделяется как универсальный и мощный союзник на вашем пути к раскрытию потенциала генеративного искусственного интеллекта. В этом подробном руководстве мы рассмотрим основные моменты недавнего вебинара по машинному обучению AWS «Начало работы с генеративным..
Что развертывают инженеры ML: вариант пакетного использования
В статье Стратегии развертывания продуктов ML мы говорили о необходимости трех сред с доступом к производственным данным (DEV, ACC, PRD) и о том, как эти среды используются в процессе развертывания ML. Мы немного коснулись того, что именно развертывается, но будет полезно привести несколько конкретных примеров.
Я возьму очень распространенный пример из розничной торговли, вариант использования, который, вероятно, имеет наибольшее значение для любого розничного продавца: прогноз спроса на..
Информационный бюллетень № 5: DevOps, MLOps, AIOps
Добро пожаловать в Информационный бюллетень по управлению данными #5 , где я публикую интересные статьи по управлению данными и защите данных для специалистов по работе с данными и руководителей. В информационном бюллетене этой недели я хочу поделиться подробной статьей, которую я написал о DevOps, MLOps и AIOps. Это обзор миров MLOps и AIOps, чтобы помочь понять, что они означают, как они связаны с DevOps и как они сравниваются с точки зрения преимуществ.
Почему я решил..
Vertex AI Tips + Tricks: проверка данных в Vertex Pipelines с использованием больших ожиданий
Введение
Создание надежных и воспроизводимых систем машинного обучения в производственной среде — сложная задача, которая включает в себя множество аспектов, помимо разработки модели машинного обучения. Среди них контроль качества данных является важным компонентом для получения высококачественных моделей и прогнозов.
Анализ качества данных или проверки данных включает в себя выявление несоответствий данных и ошибок (таких как отсутствующие поля или значения), непоследовательного..
Mito и Aibro: две лучшие библиотеки Python для анализа данных и обучения моделей
Согласно опросу 80 специалистов по данным, проведенному CrowdFlower, специалисты по данным тратят 60% своего времени на очистку и организацию данных по сравнению с другими задачами, такими как сбор данных, обучение моделей, уточнение алгоритмов или развертывание моделей.
С помощью правильных инструментов вы можете ускорить процесс изучения и анализа данных, чтобы, наконец, обучить свою модель машинного обучения.
В этой статье вы узнаете, как легко анализировать и исследовать ваши..
