Публикации по теме 'mlops'


Глубокое обучение для программистов — Основные выводы главы 2
Недавно Джереми Ховард и его команда выпустили несколько уроков из серии Практическое глубокое обучение для кодеров 2022 на YouTube . На протяжении многих лет мне нравилось слушать некоторые из его выступлений и читать некоторые его материалы. Хотя я уже прошел свою часть руководств и курсов, связанных с машинным обучением, я решил пройти его Серию лекций и книгу 2022 года в качестве своего рода переподготовки. Я буду писать о некоторых ключевых выводах из каждой главы. Ключевой..
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..
Эффективная инфраструктура искусственного интеллекта или почему магазина функций недостаточно
Современная инфраструктура искусственного интеллекта может ускорить жизненный цикл машинного обучения и создать мирное взаимодействие между специалистами по данным и инженерами. Но что они? А чем они отличаются от MLOps? За последние несколько лет индустрия искусственного интеллекта взорвалась и значительно продвинулась вперед. Этот рост привел к появлению множества новых проектов, направленных на стандартизацию разработки моделей. Тем не менее, разработка модели - это только..
Представляем Kubeflow как услугу, предоставляющую специалистам по данным мгновенный доступ к полной MLOps…
Мы рады объявить о доступности нашего нового предложения Kubeflow как услуга ! Цель сервиса — значительно ускорить разработку и масштабирование моделей машинного обучения, устранив сложности инфраструктуры. Эта платформа MLOps по запросу превращает сложные рабочие нагрузки машинного обучения в Kubernetes в простую операцию укажи и щелкни . Это означает, что специалисты по данным теперь могут получить доступ к полной платформе MLOps всего за несколько минут. Большинство проектов по..
Ваше 5-шаговое руководство по внедрению MLOps
Ежедневно отдельными лицами и предприятиями по всему миру разрабатывается большое количество моделей машинного обучения. Но какой процент из них становится полезными приложениями? Многие специалисты по данным в начале своей карьеры борются с концепцией «производства» своей работы. Эта статья послужит простым руководством для того, чтобы сделать первый шаг в мир MLOps! MLOps, или операции машинного обучения, – это набор методов и инструментов, позволяющих организациям эффективно..
«Руководство для начинающих по алгоритмам машинного обучения»
Алгоритмы машинного обучения — это не что иное, как набор методов, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или решения без какого-либо явного программирования. Эти алгоритмы можно разделить на 3 категории: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением. Категории алгоритмов машинного обучения Алгоритмы контролируемого обучения Теперь при контролируемом обучении у нас есть набор данных с помеченными примерами входных и выходных данных...
Улучшение операций машинного обучения на практике
В этой статье будет кратко рассмотрен термин MLOps, указаны потенциальные проблемы с развертыванием моделей машинного обучения и показано возможное улучшение вывода модели. Также будет представлено сравнение времени вывода с использованием обслуживания OpenVINO™ и TesnerFlow. В настоящее время большинство людей слышали о машинном обучении, искусственном интеллекте и других современных дисциплинах. Однако технически ориентированные люди имеют более глубокое понимание и знают, что в..