Публикации по теме 'mlops'
Ведение журнала для систем машинного обучения
Ведение журнала — это процесс отслеживания и записи ключевых событий, происходящих в наших приложениях. Мы хотим регистрировать события, чтобы мы могли использовать их для проверки процессов, устранения проблем и т. д. Они намного мощнее, чем операторы print , потому что они позволяют нам отправлять определенные фрагменты информации в определенные места, не говоря уже о пользовательском форматировании, общий интерфейс с другими пакетами Python и т. д. Это делает ведение журнала..
Новая парадигма в MLOps — «Построение системы, соответствующей нормативным требованиям».
DevOps
Новая парадигма в MLOps — создание системы, соответствующей нормативным требованиям
Все специалисты по данным, инженеры по машинному обучению, разработчики и т. д. хорошо знакомы с MLOps и его фреймворком. На онлайн-платформе есть множество статей и руководств по этой структуре, которые нужно прочитать и понять. Это модное словечко в сердце каждого эксперта по ИИ, исследователя и практика.
Но кажутся ли нижеприведенные понятия знакомыми.
1. Что такое MLOps для систем,..
4 тенденции в области прикладного ИИ, за которыми стоит следить, кроме ChatGPT
Из моих каналов в LinkedIn и Twitter видно, что 2023 год — год большой языковой модели. Open AI запустила лучшую маркетинговую кампанию, какую только возможно, когда они потратили ____ долларов на выпуск Chat GPT для бесплатного публичного доступа. Это зажгло оправданный и прохладный огонь в отношении больших языковых моделей и генеративного текста. Однако в «реальном» ИИ существует множество тенденций и событий, которые меня очень радуют и которые не включают в себя большие языковые..
NDCG — это не все, что вам нужно
Записки из промышленности
NDCG — это еще не все, что вам нужно
Поведенческое тестирование для recSys с RecList
Введение
Рекомендательные системы (РС) окружают нас повсюду, помогая нам ориентироваться в парадоксе выбора современной жизни: какую песню мне следует послушать следующей? Какой следующий фильм мне стоит посмотреть? Или, говоря более тонко, какую следующую новость я должен потреблять?
RS представляют собой один из самых распространенных типов систем машинного..
7 шагов, чтобы стать инженером по машинному обучению
Полное руководство с курсами и книгами
Создание успешных проектов по науке о данных — непростая задача, а иногда может превратиться в кошмар. Существует множество проблем от приема данных до производства, включая разработку функций, моделирование, тестирование, развертывание и управление инфраструктурой. Еще несколько лет назад ученые данных пытались справиться со всеми этими проблемами самостоятельно, но им было трудно их преодолевать. Для решения этих проблем появились новые..
12 шагов для перехода вашего проекта машинного обучения от прототипа к производству…
… по словам главного специалиста по принятию решений Google
Это краткое изложение 12 шагов по переходу ИИ от прототипа к производству, представленных главным специалистом по принятию решений Google Кэсси Козырков на их внутреннем курсе Дружба с машинным обучением .
Все заслуги в следующем содержании принадлежат ей, это краткое изложение ее блестящей работы в Google. Очень рекомендую посмотреть полную серию на YouTube самостоятельно.
Шаг 0. Найдите приложение, в котором машинное..
ML — Сохранение моделей с помощью Python
После того, как вы обучили свою замечательную модель машинного обучения 🏋 и готовы к использованию вами или вашей командой, возникает этот вопрос «Как я могу поделиться своей моделью (не своей записной книжкой 📕) со своей командой или другими командами. ?” 🤔
Без паники, есть простой способ сделать дамп, а также загрузить модели с помощью Python 🐍, настолько простой, что вы поразитесь 💥 😱 и помните, что все исходники и наборы данных будут доступны в GitHub .
Если у вас нет..
