Публикации по теме 'mlops'
Разработка архитектуры для автоматизации логического вывода машинного обучения
Автоматизация вывода на основе машинного обучения (ML) может позволить компаниям быстро и точно делать прогнозы или выполнять другие типы анализа с использованием обученных моделей ML. Однако разработка архитектуры для автоматизации вывода ML может быть сложной задачей, поскольку она должна быть способна обрабатывать большой объем запросов, адаптироваться к изменяющимся потребностям бизнеса, а также быть масштабируемой и надежной…
Обзор машинного обучения и науки о данных 2022 г.
Команда Data Phoenix запускает онлайн-опрос Machine Learning & Data Science Survey 2022 .
Он предназначен для всех, кто занимается машинным обучением и компьютерным зрением, специализируется на обработке естественного языка, науке о данных и других аспектах искусственного интеллекта.
Ответив на некоторые вопросы, связанные с вашим опытом, навыками и набором инструментов, вы поможете нам определить состояние отрасли в 2022 году и подготовить отчет.
Приглашение коллег принять..
Одно изображение, о котором должен знать каждый специалист по данным
Одно изображение, о котором должен знать каждый специалист по данным
Добро пожаловать в неприятную правду о науке о данных, машинном обучении, искусственном интеллекте, глубоком обучении или как бы вы это ни называли. Эта приятная задача по построению модели — лишь малая часть рабочей нагрузки, когда вы запускаете свою модель в жизнь.
Сложность быстро возрастает, когда у вас есть несколько моделей для решения одной проблемы. Сложность увеличивается еще быстрее, когда у вас есть..
Проблемы при развертывании моделей машинного обучения в производственной среде
MLOps: DevOps для машинного обучения
Оглавление
Традиционная разработка программного обеспечения против машинного обучения Рабочий процесс машинного обучения Этап №1: Управление данными - Большой размер данных - Высокое качество - Контроль версий данных - Местоположение - Безопасность и соответствие Этап №2: Эксперименты - Постоянный Рабочий процесс исследования и экспериментов - Отслеживание экспериментов - Качество кода - Время обучения и..
Kubeflow Pipelines: простая организация рабочих процессов машинного обучения
Все, что вам нужно знать о конвейерах Kubeflow для конвейеров машинного обучения
Kubeflow Pipelines (KFP) — это мощный инструмент, который позволяет создавать, развертывать и запускать конвейеры машинного обучения масштабируемым и воспроизводимым образом с использованием контейнеров Docker . Он предоставляет ряд инструментов и абстракций, которые помогут вам оптимизировать рабочие процессы машинного обучения, что делает его эффективным и надежным решением для завершения вашего..
Мониторинг проекта объекта в моделях
Методы отслеживания изменений (дрейфа) данных после развертывания модели
Что такое модельный дрифт?
Вы закончили создание фантастической модели, которая очень хорошо работает даже на различных наборах проверки. Вы готовы развернуть модель для реальных данных. Однако после развертывания вы обнаружите, что производительность модели…
Автоматизация ML и DL с помощью Jenkins и Docker
Постановка задачи:
1. Создайте образ контейнера с Python3 и Keras или numpy, установленным с помощью файла dockerfile.
2. Когда мы запускаем этот образ, он должен автоматически запускать обучение модели в контейнере.
3. Создайте цепочку заданий job1, job2, job3, job4 и job5, используя плагин конвейера сборки в Jenkins.
4. Job1: автоматическое получение репозитория Github, когда некоторые разработчики отправляют репозиторий на Github.
5. Job2: просмотрев код или программный файл,..
