Публикации по теме 'mlops'


Еженедельники #033
Hola a tod@s, продолжение еженедельных изменений де ла семана: Машинное обучение Microsoft рассказывает о своем языке программирования Bosque Acme: новый фреймворк для распределенного обучения с подкреплением Facebook только что выпустил базу данных из 100 000 дипфейков, чтобы научить ИИ их обнаруживать Глупая причина, по которой ваш проект ИИ потерпит неудачу Насколько предвзята GPT-3? ПиТорч fastai — многоуровневый API для глубокого обучения Представляем..
Уведомления о конвейерах машинного обучения Azure с приложениями логики
Машинное обучение Microsoft Azure — это надежное предложение от Microsoft для улучшения операций машинного обучения в организациях. Это аналог Kubeflow от Microsoft, который упрощает управление, развертывание и обслуживание рабочих нагрузок машинного обучения. Короче говоря, организациям легче правильно использовать ML Ops. Однако текущее воплощение Машинного обучения Azure не очень хорошо задокументировано, предположительно, поскольку в настоящее время оно находится в стадии..
Ведение журнала функций при обслуживании модели
TLDR: функции ведения журнала вместе с прогнозами во время обслуживания необходимы для обнаружения дрейфа. Проблема: динамический мир машинного обучения Дрейфы . В реальном мире среда модели машинного обучения постоянно меняется. Это означает, что контекст метки (также известной как целевая переменная) может измениться, а также отношения между меткой и функциями. Это изменение сущности по отношению к базовой линии называется дрейфом. Существует несколько разновидностей дрейфа:..
Использование MLFlow для отслеживания и версии моделей машинного обучения
Пошаговая практика кодирования Когда мы настраиваем параметры модели машинного обучения, нам может потребоваться обучить ее несколько раз, чтобы выбрать лучшую модель. Если тренировок будет слишком много, у нас могут возникнуть две проблемы. Как мы отслеживаем параметры и показатели каждой модели? Записывать их вручную в файл Excel? Это было бы утомительно и чревато ошибками. Как мы обновляем каждую модель? Сохранить их на диск с разными именами для каждого? Было бы сложно..
Автоматизация в машиностроении
Зачем, что и когда автоматизировать в машинном обучении Это сообщение в блоге посвящено автоматизации в машинном обучении. Несмотря на то, что автоматизация связана с разработкой программного обеспечения, эта концепция становится все более актуальной и применимой к машинному обучению. Я делюсь предложениями о том, что можно автоматизировать и когда следует это делать. В других блогах я покажу как вы можете это сделать. Но сначала давайте посмотрим, почему вам следует..
7 «запахов» MLO, которые говорят о том, что ваш процесс машинного обучения воняет
Плохие методы и другие симптомы в процессе машинного обучения, указывающие на более глубокую проблему. Запахи кода - это распространенный способ выявления скрытых проблем в вашем коде с помощью проверки на уровне поверхности. Вот несколько практик, которые показывают похожие запахи в процессе машинного обучения. Они увеличивают вероятность скрытых ошибок в вашей практике машинного обучения в долгосрочной перспективе. Вы напрямую управляете артефактами модели. После завершения..
Полное руководство по вложениям
Встраивания проникли в инструментарий специалистов по данным и кардинально изменили принципы работы НЛП, компьютерного зрения и рекомендательных систем. Однако многие специалисты по данным находят их архаичными и запутанными. Многие другие используют их вслепую, не понимая, что это такое. В этой статье мы подробно рассмотрим, что такое встраивание, как они работают и как они часто используются в реальных системах. Что такое встраивание? Чтобы понять встраивание, мы должны сначала..