Публикации по теме 'scaling'
Масштабирование смешанных наборов данных
Сравнение StandardScaler и MinMaxScaler в смешанных наборах данных
При сопоставлении данных для создания прогностической модели специалистам по данным часто приходится масштабировать свой набор данных, чтобы ни один конкретный столбец не оказал чрезмерного влияния на окончательную модель. Если бы весь набор данных был полностью числовым (дискретным или непрерывным), предпочтительным инструментом в sklearn был бы StandardScaler, который масштабирует каждый столбец таким образом, чтобы..
Google Pathways to Language Model (PaLM): переход на новые высоты в понимании искусственного интеллекта
Привет! Угадай кто вернулся? После небольшой передышки я снова в действии, готовый погрузиться вместе со всеми вами в некоторые ошеломляющие вещи, связанные с искусственным интеллектом. Теперь позвольте мне рассказать о том, что назревало во время моей исследовательской стажировки в UCD. Подумайте о больших мозгах, более крупных языковых моделях и, да, о суперкрутом проекте Google «Пути к языковой модели» (PaLM). Итак, пристегнитесь, пока мы вместе разгадываем магию искусственного..
Масштабирование обслуживания модели машинного обучения на Amazon EKS с помощью пользовательских метрик
Обслуживание моделей машинного обучения для прогнозирования в реальном времени — горячая тема, и существует множество решений. Самый простой — использовать полностью управляемый сервис, такой как Amazon Sagemaker , который берет на себя всю операционную нагрузку по развертыванию и масштабированию за вас.
Помимо этого, помимо Kubernetes существуют проекты по обслуживанию моделей, такие как KFServing и Seldon Core . Эти решения позволяют развертывать модели в кластере Kubernetes и..
Масштабирование приложений Spring Boot: от нуля до героя 👨💻🚀 — «Лучшие практики и методы для…
Поздравляем, вы создали приложение Spring Boot , готовое обрабатывать большие объемы трафика и данных. Однако по мере роста вашего приложения и увеличения трафика вам необходимо масштабировать его для обеспечения оптимальной производительности и надежности. В этой статье мы рассмотрим лучшие практики и методы масштабирования приложений Spring Boot и поможем вам вывести ваше приложение на новый уровень!📈
Вертикальное или горизонтальное масштабирование: что выбрать? 🤔..
Масштабирование Django для высокого трафика
Масштабирование приложения Django для управления высоким трафиком может оказаться непростой задачей.
Однако, подойдя к этому системно, можно построить высокоустойчивую и эффективную систему.
Вот пошаговое руководство с примерами, которые помогут вам в этом процессе.
Шаг 1. Оценка текущих узких мест
Прежде чем погрузиться в оптимизацию, очень важно определить, где ваше приложение в настоящее время сталкивается с проблемами производительности.
Используйте такие инструменты, как..
Озель Мюхендислик
Операции предварительной обработки данных
1. Выбросы
выброс — это точка данных, которая значительно отличается от других наблюдений. Выброс может вести себя нормально для определенной переменной, но иметь действительно специфическое поведение для другой переменной или переменных. По этой причине обнаружение выбросов иногда может быть затруднено. Очень важно иметь дело с большим количеством выбросов при обнаружении выбросов.
Выброс может рассматриваться как ошибка измерения..
7 случаев, когда лучше избегать машинного обучения
Эй, машинное обучение не может быть решением всего, и даже если бы это было возможно, нам не нужно применять машинное обучение ко всем проблемам! В сегодняшнем посте давайте рассмотрим все те случаи, когда мы предпочли бы не использовать машинное обучение.
Где простой код или программирование могут решить эту задачу : это должно быть очевидно. Либо как часть большой проблемы, которую вы пытаетесь решить, либо это самостоятельная проблема, если вы можете решить ее с помощью простой..
