Публикации по теме 'mlops'


Гонка по долгому и извилистому пути к производству машинного обучения
Несколько лет назад Data Science называли «самой сексуальной работой 21 века». Это по-прежнему довольно привлекательно, но специалисты по анализу данных с каждым днем ​​все больше сталкиваются с проблемой продемонстрировать, что они могут приносить пользу и приносить пользу. Какая польза от очень умной и высокопроизводительной модели, установленной на вашем ноутбуке, если она не улучшает ваш бизнес? Мы, специалисты по анализу данных (DS), можем многое сделать, чтобы продемонстрировать..
Стать инженером по машинному обучению
Инженер по машинному обучению (MLE) — это новая инженерная должность, появившаяся несколько лет назад, когда резко возрос спрос на систематический и эффективный подход к разработке решений на основе машинного обучения (ML). MLE гарантирует, что модели ML будут запущены в производство эффективно и результативно. В то же время человек упрощает измерение влияния операционной эффективности модели с точки зрения ее стоимости, времени безотказной работы и показателей рентабельности..
Предложение по разработке системы для обслуживания алгоритмов машинного обучения - лучшие практики для конвейеров для…
Важность производственного и развивающего трубопроводов «Эврика»! Работая над постоянно трудноразрешимой проблемой, вы нашли выгодное и выгодное решение. Чтобы упростить налоговую отчетность, вы решили оформить документы для открытия своего ООО. Вы понимаете важность разделения личных и деловых финансов. Если вам не удастся разделить свои финансы, подать налоговую декларацию, когда придет время, может стать очень запутанным и обременительным делом. Эта концепция очень похожа на..
Дневник «Создаем платформу MLOps с нуля» часть 1
Меня зовут Егор, я инженер-программист, специализируюсь на системах машинного обучения. Начиная с этой статьи, я бы описал процесс создания платформы MLOps с нуля в одной конкретно-неназванной компании. Идея состоит в том, чтобы описать не только решение, которое мы придумали, но и продемонстрировать процесс принятия решения на каждом этапе. Это может быть интересно для команд, которым не нравится довольно простой подход и которые хотят продвинуть свои пайплайны машинного обучения...
Матрица путаницы в машинном обучении :
Матрица путаницы — это матрица N x N, используемая для оценки производительности модели классификации, где N — количество целевых классов. Матрица сравнивает фактические целевые значения с предсказанными моделью машинного обучения. Это дает нам целостное представление о том, насколько хорошо работает наша модель классификации и какие ошибки она допускает. Для задачи бинарной классификации у нас будет матрица 2 x 2, как показано ниже, с 4 значениями: Зачем вам нужна матрица..
7 правил для пуленепробиваемых, воспроизводимых исследований и разработок в области машинного обучения
Мои тщательно подобранные лучшие практики для первоклассных исследований и разработок. Не пропустите номер 3! Так что, если вы программист, привыкший к клавиатуре, вполне вероятно, что эта аналогия выходит за рамки вашей зоны комфорта ... потерпите меня. Представьте себе двух фигуристов олимпийского уровня, работающих вместе на льду изо дня в день, чтобы развить и довести до совершенства свое выступление, завоевавшее медали. У каждого есть своя роль, и они работают синхронно, чтобы..
Тенденции искусственного интеллекта в банковской сфере в 2020 году
Тренд №1: ИИ в банковском деле Тенденции в банковской сфере в 2020 году и искусственный интеллект после изоляции из-за COVID-19: Понятия денег и транзакций видели все это! Все началось с бартерной системы, когда люди обменивали товары или услуги на другой тип товаров или услуг. В конечном итоге ее заменила валюта, которая затем стала стандартной нормой во всем мире, когда люди платили или получали наличные в обмен на товары или услуги. Перенесемся в 21 век, когда карты и..