Публикации по теме 'mlops'
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..
От упрощения к исполнению: использование Airdot-Deployer для развертывания машинного обучения
От упрощения к исполнению: использование Airdot-Deployer для развертывания машинного обучения
Пропустили наше введение в упрощение развертывания машинного обучения с помощью Airdot-Deployer? Обязательно прочтите статью Упрощение развертывания машинного обучения с помощью Airdot-Deployer , чтобы полностью понять, как Airdot может оптимизировать процесс развертывания.
Давайте создадим простую модель научного обучения
Это будет довольно просто для любого: если вам неудобно,..
Экспертная оценка модели машинного обучения
Отчетность и обзор модели
Мотивация — обзоры кода
Код-ревью — неотъемлемая часть жизненного цикла разработки программного обеспечения. Стандартизированный процесс проверки кода имеет много преимуществ. Он улучшает общее качество кода, уменьшает количество ошибок, помогает в передаче знаний и служит архивом важных технических решений, использованных при изменении кода. Установление формального процесса рецензирования моделей машинного обучения имеет те же преимущества. Кроме того, это..
Самый быстрый путь к MLOps производственного уровня
Всем привет!
Прежде всего, я хотел бы поблагодарить вас за то, что вы присоединились к такому большому количеству (1196 подписчиков) и читаете этот информационный бюллетень.
Я не воспринимаю вашу поддержку легкомысленно. И я рад, что так много людей в моей сети интересуются искусственным интеллектом.
Информационный бюллетень этого месяца будет посвящен двум конкретным решениям, которые команда DLabs.AI использует (и настоятельно рекомендует). Я также опишу новаторское исследование..
Текущее состояние инструментов MLOps все еще незрело
Для создания моделей машинного обучения в облачных сервисах доступны такие инструменты, как AWS sagemaker, платформа GCP Vertex AI, платформа машинного обучения Azure и многие другие. У всех этих инструментов есть свои плюсы и минусы, но они несколько неуклюже обслуживают цикл машинного обучения и не отвечают всем требованиям управления MLOps в масштабе.
Цель этих статей — вызвать дискуссию и призвать к оружию инженеров машинного обучения, специалистов по данным и лидеров машинного..
Оценка производительности модели без достоверности
Это возможно, пока вы калибруете свои вероятности.
Для специалистов по данным не должно быть новостью, что как только прогностическая модель наконец развернута, самое интересное только начинается. Модель в производстве похожа на младенца: за ней нужно наблюдать и присматривать за ней, чтобы убедиться, что с ней все в порядке и что вокруг нет ничего слишком опасного. Одна из основных обязанностей няни — постоянно следить за работой модели и реагировать, если она ухудшается. Это..
ML Flow — Отслеживание экспериментов с машинным обучением
Эта статья посвящена замечательному инструменту ML Flow , доступному в Python и улучшающему разработку Жизненного цикла машинного обучения .
Мониторинг моделей необходим в области машинного обучения, когда целью является внедрение моделей в производство. Это соответствует полю MLOps ( Machine Learning Operationalized ), что соответствует факту размещения моделей…
