Публикации по теме 'mlops'
Модель машинного обучения с MLflow для новичков
Полностью воспроизводимое, Dockerized, пошаговое руководство по созданию API для вашей модели sklearn.
Распространенная проблема в машинном обучении - это неуклюжее переключение между специалистами по обработке данных, создающими модели машинного обучения, и инженерами, пытающимися интегрировать эти модели в работающее программное обеспечение. Вычислительная среда, удобная для специалистов по данным, не всегда хорошо вписывается в производственные системы качества.
Эта проблема..
Как отслеживать эксперименты по глубокому обучению в ноутбуках
Эта статья изначально была написана Видуши Мил и размещена в блоге Neptune .
Блокноты Jupyter — это круто . Они не зависят от языка, отлично подходят для совместной работы, легко настраиваются, можно добавлять расширения — список можно продолжить.
Проблемы начинаются, когда вам нужно отслеживать гиперпараметры обучения, метрики, результаты тестов или графики. Вот когда начинается хаос.
Кроме того, есть электронные таблицы, которые могут быстро стать неуправляемыми, особенно..
Когда DevOps встречает машинное обучение
DevOps и машинное обучение имеют нечто общее: оба являются универсальными инструментами, позволяющими довести стек бизнес-технологий до самых современных. Кроме того, вы можете работать с обоими и использовать их для улучшения друг друга.
MLOps: применение DevOps в машинном обучении
Если вы разработчик программного обеспечения, возможно, вы уже знакомы с жизненным циклом разработки программного обеспечения (также известным как SDLC). Одно из правил DevOps - автоматизация всех..
Машинное обучение — Основная концепция
Машинное обучение — самый популярный метод предсказания будущего или классификации информации, помогающий людям принимать необходимые решения.
Алгоритмы машинного обучения обучаются на экземплярах или примерах, на которых они извлекают уроки из прошлого опыта, а также анализируют исторические данные.
Поэтому, тренируясь на примерах снова и снова, он может выявлять закономерности, чтобы делать прогнозы на будущее.
С помощью машинного обучения мы можем разрабатывать интеллектуальные..
MLOps может помочь исправить распад модели
Почему вам следует контролировать свои модели машинного обучения после их отправки
Команды машинного обучения часто получают отличные результаты на тестовом наборе, развертывают модель в реальных условиях, проводят две недели, наблюдая, чтобы убедиться, что она по-прежнему дает хорошие результаты, а затем переходят к другому проекту.
Однако, поскольку модели машинного обучения часто взаимодействуют с реальными событиями, а не только со статическими наборами данных, их точность со..
Использование ResNets для обнаружения аномалий в текстильном производстве промышленного Интернета вещей
В моделях машинного обучения для классификации изображений часто используются сверточные нейронные сети (CNN) для извлечения функций из изображений при использовании слоев max-pooling для уменьшения размерности. Цель состоит в том, чтобы извлекать все более высокоуровневые функции из областей изображения, чтобы в конечном итоге сделать какой-то прогноз, такой как классификация изображения.
Для повышения точности может возникнуть соблазн просто добавить в сеть больше слоев. Однако..
Объясняемый мониторинг: прекратите летать вслепую и следите за своим ИИ
Необходимость мониторинга AI / ML
Мы живем в беспрецедентные времена, когда всего за несколько недель все кардинально изменилось для многих людей и предприятий по всему миру. COVID-19 распространил свои крылья по всему миру и унес человеческие жизни, мы наблюдаем рекордные скачки безработицы и банкротства малого бизнеса.
Сегодня ИИ все чаще применяется компаниями в различных отраслях, но ИИ - не самая простая технология для внедрения. Большинство производственных систем..
