Публикации по теме 'mlops'
Конвейер машинного обучения: что это такое, почему это важно и руководство по его созданию?
Как известно многим организациям, модели обучения и тестирования на любых реальных данных — это не только решение для них. Заставить эти обученные модели работать в реальных условиях — это точное решение. Чтобы заставить такие модели машинного обучения работать в реальных случаях использования, нам необходимо кодифицировать различные компоненты вместе таким образом, чтобы они могли автоматизировать рабочий процесс для достижения желаемого результата. Здесь на сцену выходит концепция..
Решение бизнес-задачи с помощью машинного обучения.
Выполнение первой итерации должно быть быстрым и грязным. Почему?
Решение бизнес-задачи с помощью машинного обучения — это итеративный процесс. Вы должны придумать свою первую итерацию как можно скорее.
💡 Это поможет быстро настроить конвейер данных, построение модели и конвейер мониторинга.
💡 Вся работа может выполняться командой параллельно.
💡 Позже, в будущих итерациях, вы можете сделать его более надежным и систематическим.
💡 Вы можете преодолеть разрыв между вами и пониманием..
Ускорение моделирования временных рядов с помощью PyCaret 3.0:
В быстро меняющемся мире академических и промышленных исследований время имеет решающее значение. Способность быстро выполнять итерации и получать отзывы от заинтересованных сторон имеет решающее значение для совершения прорывов и опережения. К счастью, библиотека AutoML, такая как модуль временных рядов PyCaret 3.0 , меняет правила игры, позволяя инженерам по машинному обучению и специалистам по данным ускорить свою работу и способствовать раннему сотрудничеству. В этой статье мы..
Развертывание моделей машинного обучения: технологии развертывания
Краткое и краткое руководство по некоторым вариантам платформ/фреймворков для развертывания ваших моделей машинного обучения.
Независимо от того, являетесь ли вы начинающим специалистом по данным или уже им, это не имеет значения — однажды возникнет вопрос: как развернуть мою модель машинного обучения? Процесс развертывания модели — это часть, которая разделяет вашу модель и все сведения, которые она может предоставить пользователю.
Следует иметь в виду, что развертывание модели —..
Как добиться успеха с помощью MLOps: отраслевой способ машинного обучения
Как добиться успеха с помощью MLOps: отраслевой способ машинного обучения
В сегодняшнем быстро развивающемся технологическом ландшафте MLOps превратились в важнейший метод успешного и масштабируемого развертывания машинного обучения. Он устраняет разрыв между наукой о данных и производственными системами, обеспечивая бесперебойную совместную работу, эффективное экспериментирование и надежное развертывание моделей машинного обучения. Использование MLOps гарантирует, что модели не только..
Введение в MLOps и 5 инструментов для MLOps
MLOps — это мост между построением модели и экспортом модели в производство. В этой статье я расскажу о дорожной карте для изучения MLO: инструменты, книги и многое другое.
Проект машинного обучения, который не развернут в производственной среде, является мертвым проектом. В этой статье я расскажу о дисциплине MLOps и порекомендую 5 инструментов и 3 книги для MLOps.
MLOps, или операции машинного обучения, имеют решающее значение для успеха проектов по науке о данных в бизнес-среде...
Полноценная 7-шаговая структура MLOps
Предварительная версия: все, что вы должны знать о комплексной пакетной архитектуре машинного обучения
В этой статье представлен обзор БЕСПЛАТНОГО курса из 7 уроков под названием «7-шаговая структура MLOps полного стека» , который шаг за шагом проведет вас через проектировать, внедрять, обучать, развертывать и контролировать систему машинного обучения , используя рекомендуемые методы MLOps .
→ Если вы не хотите проходить курс, эта статья также может служить отдельной основой для..
