Публикации по теме 'mlops'
8 принципов машинного обучения: практическая основа ответственности
Руководство разработкой и развертыванием систем искусственного интеллекта для ответственного будущего
Поскольку интеграция систем машинного обучения (ML) становится все более распространенной в различных областях, крайне важно обеспечить их этичную и ответственную разработку и развертывание.
Стремясь к прозрачности и подотчетности, мы представляем восемь принципов этичного и ответственного машинного обучения.
Эти принципы направлены на решение критических проблем, таких как..
Видео: 2 вебинара с Игуацио и
Вот два недавних вебинара, которые могут вам понравиться.
На вебинаре Игуацио мы покажем вам, как развернуть модели Hugging Face с помощью MLRun в реальной бизнес-среде, непрерывно обслуживать их в масштабе, управлять их жизненным циклом в производстве и многое другое.
На вебинаре Сосновая шишка мы покажем вам, как объединить Конечные точки вывода Hugging Face с векторной базой данных Сосновой шишки для создания приложений семантического поиска.
Последние новости сообщества Kubeflow: ноябрь 2021 г.
Хотите узнать, что произошло в сообществе Arrikto и Kubeflow в октябре? Аррикто вас прикроет.
Kubeflow 1.4 вышел!
Во-первых, поздравляем сообщество пользователей Kubeflow, участников, евангелистов сообщества и корпоративных спонсоров, которые помогли сделать новый выпуск Kubeflow 1.4 возможным! В выпуске Kubeflow 1.4 заложено несколько важных строительных блоков для использования расширенных рабочих процессов метаданных. Краткий обзор лучших достижений версии 1.4 включает в себя:..
Это то, что вам нужно знать, чтобы обслуживать модель машинного обучения
Как инженеры по машинному обучению или специалисты по обработке и анализу данных, мы все доходили до того, что создавали наши красивые модели с замечательными результатами испытаний, чтобы в конечном итоге использовать их только в презентации PowerPoint. Самый стандартный способ взаимодействия с моделью — использовать ее в автономном режиме, когда у нас есть какой-то набор данных для игры. Это нормально для экспериментов и создания начальной модели. Но следующим шагом было бы выпустить..
Скрытый технический долг в системах машинного обучения
Системы машинного обучения прекрасны. В настоящее время используется множество форм и форм алгоритмов машинного обучения. Различные модели кластеризации, такие как k-средние, методы прогнозирования, такие как деревья, или более продвинутые методы глубокого обучения, страдают от технического долга. В традиционной разработке программного обеспечения технический долг имеет отчетливый запах. В дополнение к «традиционным» проблемам разработки программного обеспечения системы машинного обучения..
Что такое метаранг?
Metarank — это служба персонализации с открытым исходным кодом, которая может помочь в обеспечении персонализированного опыта для каждого из ваших пользователей.
Но что такое персонализация и зачем она нужна?
Что такое персонализация ?
Под персонализацией мы подразумеваем предоставление каждому пользователю уникального, специфичного для него порядка элементов с учетом прошлого поведения и действий пользователя (поиски, клики, лайки, покупки).
Представьте, что Никки и Джозеф..
5 уровней зрелости машинного обучения: объяснение MLOps
Изучение этапов зрелости и лучших отраслевых практик
Создание надежной инфраструктуры для систем машинного обучения (ML) имеет первостепенное значение. Крайне важно обеспечить организацию и надежность разработки и развертывания приложений машинного обучения. Однако потребности в инфраструктуре различаются для каждой компании в зависимости от таких факторов, как количество ML…
