Публикации по теме 'mlops'


Масштабируемые MLOps: настоящее и будущее машинного обучения
Машинное обучение изменило правила игры во многих отраслях, и его влияние продолжает расти. От обнаружения мошенничества до распознавания изображений модели машинного обучения используются для решения сложных проблем с беспрецедентной точностью. Однако создание этих моделей — это только первый шаг. Развертывание и поддержание их в масштабе — это совсем другая игра.
Подведение итогов с вызовом воспроизводимости Code ML — весна 2021 г.
Подведение итогов с вызовом воспроизводимости Code ML — весна 2021 г. Весенний выпуск ML Reproducibility Challenge официально завершен, и у нас есть несколько вдохновляющих проектов, предоставленных сообществом DagsHub, чтобы поделиться! Воспроизводимость Data Science — одна из основных причин создания DagsHub, и мы постоянно разрабатываем новые инструменты и интеграцию для поддержки полностью воспроизводимого рабочего процесса . Вот почему мы так взволнованы Papers with Code —..
Откройте для себя 5 захватывающих событий AI/ML, которые нужно посетить в апреле
Привет! Я рад сообщить вам о некоторых действительно крутых событиях, которые пройдут в апреле, и которые могут оказаться для вас полезными и интересными. Делаем ИИ проще с YOLO v8 Дата: 3 апреля, 16:00 по центральноевропейскому времени. Докладчик: Гленн Джохер, основатель и генеральный директор Ultralytics. Организатор: Дата Феникс Регистрация: https://www.eventbrite.com/e/webinar-making-ai-easy-with-yolov8-tickets-578331333587 После двух лет непрерывных..
10 основных моментов NeurIPS 2022
Большая языковая модель и обучение с подкреплением — два основных ключевых слова NeurIPS 2022. После трех лет виртуальных конференций NeurIPS 2022, конференция и семинар по нейронным системам обработки информации, провела гибридную конференцию в Новом Орлеане с 29 ноября. успешное проведение CVPR, конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов, в июне этого года. Этот художественный город не только предоставил развлечения, такие как джаз и изысканные картины,..
Жизненный цикл данных в производстве: определение и сбор полезных данных.
Недавно я работал над серией MLOps, где кратко обсудил различные этапы жизненного цикла проекта машинного обучения. Мы начали с обзора развертывания и сделали шаг назад, пока не достигли процесса определения масштаба проекта. Однако эти статьи были написаны в формате заметок к курсу «Введение в машинное обучение в производстве» Эндрю Нг. Когда я перешел к следующим курсам специализации, я обнаружил, что специализация зависит от фреймворков TensorFlow и TensorFlow Extended. Я мог бы..
AWS MLOps  — эталонная архитектура
Также можно увидеть эту запись в Блоге Caylent . Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, который позволяет предприятиям легко создавать готовые к производству конвейеры машинного обучения без ущерба для скорости, безопасности и доступности. В этой статье будет предложена эталонная архитектура, основанная на экосистеме Amazon SageMaker, чтобы вы могли сразу приступить к работе со своими собственными проектами машинного обучения, работающими на платформе AWS. Мы..
Принципы MLOps
MLOps — это широкая область, охватывающая все аспекты разработки модели машинного обучения. Проще говоря, это метод развертывания моделей машинного обучения и управления ими. Он поддерживает всю вашу модель машинного обучения (от творческих процессов до исполнения). MLOps — это совместная работа, направленная на манипулирование, автоматизацию и генерирование знаний с помощью машинного обучения. MLOps выступает в качестве связующего звена между специалистами по данным и операциями..