Публикации по теме 'mlops'


Передача обучения с использованием MXNet (Часть 3/7) - Набор данных MXNet и загрузчики данных
Часть 1/7. Введение Часть 2/7. Преобразование данных в Sklearn Часть 3/7. Набор данных MXNet и загрузчики данных Часть 4/7. Пользовательские сети MXNet Часть 5/7. Модель учебной базы Часть 6/7. Извлечение вложений из сети Часть 7/7. Перенести обучение на другой набор данных Вы также можете прочитать отдельную публикацию этой серии на страницах GitHub здесь . Что мы уже рассмотрели В предыдущих частях этой серии мы определили проблему..
Магазины функций ML: случайный тур 3/3
Недостающее звено инфраструктур машинного обучения. Часть 3/3 Это третья часть серии статей: Магазины функций машинного обучения: случайный тур ; Часть 1 ; Часть 2 ; В части 1 этого тура мы рассмотрели плюсы и минусы наличия магазина функций машинного обучения в вашей организации машинного обучения. Во второй части мы рассмотрели компоненты и цели четырех магазинов функций: Hopsworks Feature Store , Go-Jek Feast , Uber Michelangelo, и Библиотеки функций Twitter /..
10 удивительных учебных ресурсов по MLOps
Вступление: MLOps - одна из новых быстрорастущих областей. Все хотят изучать MLOps из-за высокого спроса на профессионалов MLOps. Я расскажу, что такое MLops и какие бесплатные ресурсы доступны для изучения MLops. В недавнем опросе, проведенном O Rielly media, говорится, что самым большим препятствием на пути к успеху предприятия с ИИ является трудность поиска людей с необходимыми навыками. Что такое MLOps Ресурсы для изучения MLOps Что такое MLOps? Согласно..
Обзор исследований по извлечению знаний
Последние достижения и идеи в области сжатия моделей нейронных сетей с помощью Knowledge Distillation Извлечение знаний - это процесс, при котором меньшая / менее сложная модель обучается имитировать поведение более крупной / более сложной модели. В частности, при развертывании моделей NN на мобильных или периферийных устройствах, сокращение и сжатие моделей в целом желательны и часто являются единственным правдоподобным способом развертывания, поскольку память и вычислительный бюджет..
Как использовать MLOps для эффективной стратегии ИИ
Как использовать MLOps для эффективной стратегии ИИ 87% проектов по машинному обучению не удается запустить в производство . Развертывание моделей машинного обучения в бизнес-вариантах требует обхода нескольких узких мест в данных и инженерии, которые мешают процессу внедрения. На самом деле команды машинного обучения тратят четверть своего времени на разработку инфраструктуры, необходимой для развертывания машинного обучения. В одной из наших предыдущих статей мы..
Оживите свои модели машинного обучения с помощью Flask
Оживите свои модели машинного обучения с помощью Flask Практическое введение в развертывание модели машинного обучения на Python Что такое развертывание и зачем мне это нужно? Поздравляем, вы обучили модель машинного обучения! Последние несколько месяцев вы упорно трудились, изучая данные, выполняя анализ, создавая обучающие функции и, наконец, обучая модели. Вы использовали перекрестную проверку и оптимизированные гиперпараметры, и когда вы показываете своему начальнику и..
День -15 MLOPs
Сегодняшние темы Распределение частоты Создание таблицы частотного распределения из заданных данных путем создания небольших интервалов, разбросанных по встречаемости в них Типы графиков Гистограмма, lmplot, гистограмма, кластерная карта, график распределения, совместный график, график роя, график подсчета, график пары, график скрипки, тепловая карта и т. Д. На графике распределения у нас есть разные параметры, с помощью которых мы можем изменять наш график в разных формах,..