Публикации по теме 'mlops'


Обучение моделей машинного обучения с помощью MLflow и платформы GCP AI
Введение Надлежащие методы MLOps для переобучения воспроизводимых моделей в облаке Решение идеальных требований Образец кода Возможные расширения Введение Обучение моделей машинного обучения является неотъемлемой частью управления жизненным циклом модели машинного обучения, и в последнее время MLOps, кажется, в моде. В Чермати и Индодане мы, конечно же, пронюхали об этом и запрыгнули на подножку. Что такое MLOps, спросите вы? Если говорить кратко и цитируя Википедию [1]...
MLOps: что это такое, почему это важно и как это реализовать
MLOPs (Machine Learning Operations) – это набор методов для совместной работы и общения между учеными, работающими с данными, и специалистами по эксплуатации. Применение этих методов повышает качество, упрощает процесс управления и автоматизирует развертывание моделей машинного обучения и глубокого обучения в крупномасштабных производственных средах. Модели проще согласовать с потребностями бизнеса, а также с нормативными требованиями. MLOps постепенно превращается в независимый..
Оптимизация рабочего процесса машинного обучения с помощью MLFlow, Docker и Azure.
Часть 1. Обзор MLFlow MLflow — это платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения. Он упрощает процесс создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения, предоставляя единую платформу для отслеживания экспериментов, упаковки кода и совместного использования моделей. В этой статье: 1. Обещание MLflow 2. Основные компоненты 3. Требования и рекомендации 4. Установка pip системы MLflow и запуск пользовательского интерфейса 4.1 Настройка..
10 лучших алгоритмов машинного обучения, которые вы должны знать как новичок в 2023 году!
Углубленное изучение наиболее важных алгоритмов машинного обучения и их приложений. Добро пожаловать в захватывающую сферу машинного обучения! Это подробное руководство предназначено для того, чтобы вооружить начинающих практиков глубоким пониманием 10 лучших алгоритмов машинного обучения, которые наиболее важны для освоения в 2023 году. От основ линейной регрессии до сложностей сверточных нейронных сетей мы рассмотрим плюсы и минусы каждого алгоритма. , варианты использования и..
Запросы на получение данных в области науки о данных - метод анализа и объединения в области науки о данных
Запросы на получение данных в области науки о данных - метод анализа и объединения в области науки о данных Шаг вперед для MLOps и открытия доступа к науке о данных с открытым исходным кодом Сегодня я рад представить запросы на извлечение данных (DS PR) на DAGsHub , которые представляют собой запросы на извлечение (PR), переосмысленные для рабочего процесса Data Science (DS). Эта новая возможность открывает стандартный процесс проверки для групп специалистов по анализу данных,..
Модели фундамента
За последние пять лет мы стали свидетелями резкого роста использования машинного обучения в различных областях отрасли, начиная от ранжирования рекламы, поиска и рекомендаций, понимания контента, борьбы с неправильными людьми и многого другого! Одним из ключевых факторов такого взрыва стало изучение моделей из окружающих нас веб-корпусов (Википедия, миллиарды веб-страниц и данные об использовании приложений) и их тонкая настройка для различных последующих задач. Надежные предложения..
Полная дорожная карта обучения MLOps с бесплатными учебными ресурсами в 2023 году
В сегодняшней шумихе вокруг машинного обучения, когда многие организации интегрировали или пытаются интегрировать системы машинного обучения в свои продукты и платформы. При внедрении систем машинного обучения в производство возникает множество проблем, включая создание, интеграцию, тестирование, выпуск, развертывание и управление инфраструктурой. Поэтому важно следовать передовой практике и знать, как преодолеть эти проблемы. Технологии MLOps — это инструменты и платформы, которые..