Публикации по теме 'mlops'
Знакомство с методами проектирования функций: широкое введение
Добро пожаловать в серию статей о методах разработки функций для машинного обучения с использованием Python на практике.
В этой серии статей мы рассмотрим практически все, что вам нужно знать о проектировании функций. В частности, мы узнаем, как изменять переменные набора данных, чтобы извлекать значимую информацию, чтобы получить как можно больше информации, оставляя наборы данных и их переменные готовыми для использования в алгоритмах машинного обучения.
В этой серии статей..
Блокноты Kubeflow: эксперименты с машинным обучением стали проще — Часть 2
Блокноты Kubeflow: эксперименты с машинным обучением стали проще — часть 2
Первоначально опубликовано на kubesimplify.com
Машинное обучение — очень итеративный процесс, в котором вам, возможно, придется провести массу экспериментов. В этой статье я познакомлю вас с блокнотами Kubeflow, способом запуска сред разработки внутри вашего кластера Kubernetes, а также с тем, как вы можете расширить стандартные возможности блокнотов Kubeflow для своих собственных вариантов использования и..
Обновите данные обучения для более быстрого обучения DNN
Сью Хён Пак
По мере усложнения задачи глубокого обучения (ГО) модель ГО должна иметь больший вес модели для повышения точности. При обучении глубокой нейронной сети (ГНС) веса модели многократно корректируются в соответствии с заданным набором обучающих данных. Одна из проблем заключается в том, что современные модели глубокого обучения имеют миллионы весов, в то время как количество обучающих выборок обычно намного меньше. Крайне важно увеличить набор обучающих данных , чтобы..
Резюме встречи Kubeflow и MLOps — февраль 2022 г.
Пожалуйста, не поддерживайте платный доступ Medium — читайте бесплатно @ https://www.arrikto.com/blog/kubeflow-and-mlops-meetup-recap-feb-2022/
Подведение итогов встречи Kubeflow и MLOps — февраль 2022 г.
На прошлой неделе мы провели пятый митап Наука о данных, машинное обучение и Kubeflow . Отдельное спасибо нашим потрясающим спикерам Danny D. Leybzon и Trevor Grant . В этом сообщении блога мы подведем итоги встречи и расскажем, что будет дальше. Ок, покопаемся...
Проектирование системы машинного обучения: обзор
Недавно мне в руки попала новая книга Чипа Хьюена по проектированию систем машинного обучения. Эта статья, которую вы сейчас читаете, является примечаниями к первой главе, которые я сделал, пока читал ее.
Многие люди, когда слышат «система машинного обучения», думают только об используемых алгоритмах машинного обучения, таких как логистическая регрессия или различные типы нейронных сетей. Однако алгоритм — это лишь небольшая часть работающей системы машинного обучения...
Использование Elyra для создания конвейеров машинного обучения в Kubeflow
В Ntropy ( мы нанимаем ) мы в настоящее время находимся в процессе оценки различных конвейерных платформ машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим Elyra, фреймворк, который позволяет легко создавать конвейеры и запускать их на существующих конвейерных платформах ( Kubeflow Pipelines и Apache Airflow на момент написания статьи).
Почему конвейеры машинного обучения
При создании новых моделей машинного обучения мы часто начинаем экспериментировать в блокнотах Jupyter. Обычно эти..
Моделирование и развертывание рекомендателя на основе обнаружения объектов в Интернете
Как создать и развернуть рекомендатель на основе обнаружения объектов
Обнаружение объектов, их классификация и последующее отслеживание - это самое большое достижение в области глубокого обучения. В нашей повседневной жизни есть много случаев использования обнаружения объектов; некоторые примеры - оценка человеческого поведения, трекеры активности, некоторые - использование в государственном секторе, выявление преступлений и многое другое.
В этой статье я помогу вам развернуть в..
