Публикации по теме pipeline

Публикации по теме 'pipeline'

Настройка конвейеров Scikit-Learn: напишите свой собственный преобразователь

Как использовать пайплайны и добавлять пользовательские преобразователи в поток обработки Ищете способ организовать поток машинного обучения, сохраняя при этом гибкость процесса обработки? Хотите работать с конвейерами, добавляя уникальные этапы обработки данных? Эта статья представляет собой простое пошаговое руководство по использованию пайплайнов Scikit-Learn и добавлению в пайплайн пользовательских преобразователей. Почему трубопроводы? Если вы достаточно долго работаете..

Краткое введение в конвейеры SciKit

И почему вам стоит начать их использовать. Вы когда-нибудь обучали модель машинного обучения, и ваши прогнозы выглядели слишком хорошо, чтобы быть правдой? Но потом вы поняли, что между данными обучения и тестирования произошла некоторая утечка данных? Или у вас было много этапов предварительной обработки для подготовки данных, поэтому было трудно перенести этапы предварительной обработки из обучения модели в производство для получения реальных прогнозов? Или ваша предварительная..

Системы машинного обучения для бизнеса с нуля до продукта

В последние годы машинное обучение быстро изменило деловой мир, предоставив компаниям новые возможности для повышения эффективности, оптимизации операций и получения конкурентного преимущества. В результате у организаций растет спрос на разработку собственных систем машинного обучения, адаптированных к их конкретным бизнес-потребностям. Однако создание системы машинного обучения с нуля может быть сложным и пугающим процессом, требующим глубокого понимания технических и бизнес-аспектов..

Руководство для начинающих по Data Science Pipeline

Моделирование данных часто является ядром науки о данных. Но наука о данных не ограничивается только моделированием. Моделирование данных составляет всего 20% от всего конвейера обработки данных. Чтобы извлечь какую-либо «ценность» из данных, их необходимо собирать, очищать и исследовать, имея мотивацию (для решения реальной проблемы) и знания предметной области, которые служат руководящими силами для специалиста по данным. Метафорически наука о данных похожа на волшебство..

✌2 мин.| 10 баллов | Интервью по науке о данных о проекте | Трубопровод

В статье представлены 10 ключевых моментов и связанные с ними инструменты, которые необходимо озвучить во время собеседования, чтобы успешно пройти отбор на роль специалиста по науке о данных. Мандатный вопрос в науке о данных | Машинное обучение | и интервью с глубоким обучением Объясните свой проект от начала до конца? | Объясните конвейер обработки данных? 🎗Для коротких и стимулирующих статей подписывайтесь на меня Здесь 📌Вопрос вроде бы простой, но это единственный..

Анализ настроений с помощью конвейеров TFX — Локальное развертывание

Создайте локальный конвейер TFX, создайте модель анализа настроений с помощью архитектуры Transformer и обслуживайте модель с помощью TF Serving 1. Введение В этой статье мы рассмотрим процесс создания конвейера для развертывания модели анализа тональности . Эта статья является первой из двух частей. В этой части мы расскажем, как запустить наш конвейер локально. Во второй части CI/CD для пайплайнов TFX с Vertex и AI Platform мы расскажем, как сделать нашу модель доступной..

Категориальные переменные и ColumnTransformer в scikit-learn

Конвейеры Sklearn - отличный инструмент, гарантирующий, что предварительная обработка данных станет реальной и последовательной частью обучения вашей модели и будет применяться во время прогнозирования. Однако этот процесс становится немного сложным, когда у нас есть разные типы переменных в данных, такие как непрерывный возраст, а также название должности. Сегодня давайте рассмотрим процесс настройки конвейера, который может предварительно обрабатывать различные типы переменных..