Публикации по теме 'mlops'


В чем разница между обнаружением выбросов и обнаружением дрейфа данных?
Объясняется просто Создавая Очевидно , инструмент с открытым исходным кодом для мониторинга моделей машинного обучения, мы тратим много времени на ответы на вопросы об машинном обучении в производстве, мониторинге и проектировании системы. Некоторые вопросы повторяются снова и снова! Некоторые вещи мы решили записать в формате вопросов и ответов по машинному обучению. Ожидайте визуальные объяснения, как высокого уровня, так и глубокие погружения. А если вы хотите задать свой..
Топ-5 тенденций машинного обучения на 2022 год
Область машинного обучения является относительно новой, но она быстро меняется, и спрос на технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, похоже, растет с каждым днем. Как инженеры машинного обучения, мы должны искать более эффективные и действенные способы подготовки данных и построения моделей. Независимо от того, являетесь ли вы экспертом или новичком в области машинного обучения, вы должны непредвзято относиться к последним разработкам в этой области. Ниже приведены..
Распределенный пакетный вывод с Hugging Face на Amazon Sagemaker
Используйте задания обработки SageMaker, чтобы легко выполнять логические выводы на большом наборе данных с помощью моделей Transformer Hugging Face. Этот блог даст вам полное представление о выполнении распределенного пакетного вывода для больших данных в рабочей среде. Мы будем использовать Amazon Sagemaker, полностью управляемый сервис машинного обучения. С помощью Amazon SageMaker специалисты по обработке данных и разработчики могут быстро создавать и обучать модели машинного..
Лучшие практики в MLOps: перенос моделей из исследования в производство
Машинное обучение (МО) стало неотъемлемой частью многих отраслей, но переход моделей от исследований к производству может быть сложным процессом. MLOps предоставляет лучшие практики и инструменты для оптимизации этого процесса и обеспечения эффективного и действенного развертывания моделей машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим лучшие практики в MLOps, включая организацию проектов, разработку моделей, управление моделями и создание стека инструментов MLOps. Мы рассмотрим..
Оркестрация операций MLOps с помощью инновационного соединителя данных
Источники бизнес-данных продолжают неуклонно расти, и средней компании требуется несколько баз данных для поддержки работы более 40 различных приложений SaaS. Коннекторы данных упрощают извлечение данных, инкапсулируя детали заданной базы данных, ограничивая ее областью действия в определенной рабочей области и позволяя принимать данные для моделей машинного обучения для приложений машинного обучения. Благодаря одновременному доступу к разрозненным хранилищам данных можно значительно..
Prefect vs Airflow: Битва инструментов управления рабочим процессом
Конвейер машинного обучения (ML) может стать перегруженным по мере продвижения проекта, поскольку со временем добавляется несколько слоев. Чтобы упростить процесс для разработчиков, инструменты мониторинга и управления рабочими процессами используются для представления сквозного потока данных. Некоторые функции инструментов управления рабочими процессами включают MLOps, автоматизацию конвейера, пакетную обработку и многое другое. Два самых популярных инструмента управления рабочим..
Шаблоны проектирования машинного обучения: полный обзор книги
Мы читаем книгу уже несколько месяцев и думаем, что готовы ее обсудить. Шаблоны проектирования машинного обучения описывает передовой опыт и решения, полученные из окопов отраслевыми экспертами Googler Valliappa Lakshmanan ; Майкл Манн и Сара Робинсон . Книга была опубликована всего 6 месяцев назад, так что вы можете ожидать самое свежее содержание. Книга начинается с удивительной, наводящей на размышления обложки с изображением птицы: точнее, солнечной выпь . Почему птица?..