Публикации по теме 'workflow'
Сделай это правильно
Правильный рабочий процесс Git — основа успешного программного проекта. Итак, каков правильный рабочий процесс, которым должны заниматься все участники проекта?
Давайте разберем его шаг за шагом.
Первоначально ваша организация создает репозиторий для вашего проекта. ЭТО НИКОГДА НЕ ДОЛЖНО БЫТЬ ВЕТВЬЮ, КОДЕР НАЖИМАЕТ СО СВОЕЙ ЛОКАЛЬНОЙ МАШИНЫ.
Затем кодировщик разветвляет репозиторий этой организации, чтобы создать свой собственный репозиторий под своим именем.
Затем на локальном..
Повышение эффективности: как Zapier упрощает рабочие процессы
В современном быстро меняющемся цифровом мире спрос на автоматизацию и оптимизацию рабочих процессов никогда не был выше. Имея множество задач для управления на нескольких платформах, компании и частные лица ищут способы упростить свои процессы и сэкономить драгоценное время. Откройте для себя Zapier, революционную платформу, которая обеспечивает легкую интеграцию между различными веб-приложениями. В этой статье мы рассмотрим возможности Zapier и то, как он помогает пользователям..
Хорошая модель данных начинается со смирения
Хорошая модель данных, которая заставляет меня мочить штаны из-за ревности, вырастает естественным образом. Полное раскрытие информации, я никогда не мочил штаны из-за моделей данных, блестящих или каких-либо других. Я просто хочу сказать, что меня волнует, когда кто-то понимает это настолько правильно, что они находятся на вершине своего открытия. Моя зависть приводит к тому, что я узнаю об их алгоритмах и конвейерах данных и пытаюсь имитировать. Это наоборот.
Лучше начать с..
Обмен статьями — Как реализовать проекты по машинному обучению
Недавно я получил очень подробные статьи о цикле машинного обучения, я нашел их настолько полезными, что хотел бы, чтобы они стали такими же влиятельными, как статья GitFlow несколько лет назад.
Как реализовать проекты машинного обучения Руководство по инженерному циклу машинного обучения blog.insightdatascience.com
Каждая из этих профессий адаптировала общую структуру, чтобы помочь своим командам продуктивно работать в условиях..
7 шагов к быстрой и эффективной предварительной обработке данных в машинном обучении
Оптимизация пути от необработанных данных к моделям машинного обучения
Вы когда-нибудь пробовали построить карточный домик? Это требует терпения, деликатного прикосновения и, прежде всего, ровного и стабильного основания. Без этой прочной основы ваше тщательно построенное здание обречено на крах.
Подобно тому карточному домику, модель машинного обучения (МО) хороша настолько, насколько хороши данные, на которых она построена. В огромной, хаотичной вселенной необработанных данных это..
Рабочий процесс машинного обучения стал проще
Каждый день тонны данных генерируются практически каждым программным и аппаратным продуктом. Разве не было бы здорово, если бы можно было достичь чего-то большего, просто используя эти данные? От предложения, какие шоу или фильмы вы хотели бы посмотреть, до предсказания, может ли человек болеть или нет, все это может быть сделано с помощью машинного обучения и глубокого обучения, которые используют программирование и много математики под капотом, чтобы прогнозировать,..
Рабочий процесс TinyML
В этом блоге обсуждается сквозной рабочий процесс разработки приложения TinyML. Весь рабочий процесс можно разбить на три этапа, а именно обучение, преобразование и вывод. Рабочий процесс выглядит следующим образом:
Этап обучения:
Датчики собирают данные из реального мира. Эти данные могут быть в различных форматах, таких как изображения, аудио или текст. Затем эти данные отправляются на компьютер или в облако, где происходит дальнейшая обработка и обучение модели...
