Упрощение развертывания машинного обучения с помощью Airdot-Deployer Почему развертывание машинного обучения так важно, но сложно? Что ж, если вы спросите меня, я бы сказал, что это может быть самая важная и сложная задача в полном жизненном цикле проекта ML, поскольку я делал это много раз и видел несколько способов сделать это. Так почему же это так, потому что до разработки модели проект является своего рода неструктурированным. Люди DS и ML обычно разрабатывают свои модели в..

Автор: Лэй Чжан . В этом блоге мы подробно рассказываем о том, как в настоящее время команда Adobe по обслуживанию AI/ML работает с NVIDIA над созданием конвейера высокопроизводительного машинного обучения на основе графического процессора. Даже бренды с самыми лояльными клиентами должны убедиться, что их маркетинговые сообщения эффективны и привлекательны. Для брендов становится все более важной задачей повысить вовлеченность пользователей и справиться с усталостью с помощью..