Публикации по теме 'mlops'
MLOP | От нуля до единицы
В нашу эпоху, когда каждое веб-приложение или сервис предлагают какую-то функцию, использующую машинное обучение, становится важным понять, как она разрабатывается и развертывается в масштабе. Развертывание машинного обучения следует принципам DevOps (операции разработчиков) и, следовательно, называется операциями машинного обучения (ML Ops). Это быстро развивающаяся дисциплина, которая фокусируется на эффективном развертывании, управлении и управлении моделями машинного обучения (ML) в..
Развертывание моделей машинного обучения в публичном облаке
Добро пожаловать в руководство для начинающих по развертыванию приложений машинного обучения в облаке. В этом путешествии мы раскроем тайну процесса использования ваших тщательно разработанных моделей машинного обучения и сделаем их доступными всему миру с помощью облачных вычислений. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, специалистом по обработке данных или просто интересуетесь взаимодействием технологий и данных, это руководство предоставит вам четкую дорожную карту для..
Магазин функций как основа для машинного обучения
Осмысление больших данных
Магазин функций как основа для машинного обучения
Искусственный интеллект и машинное обучение достигли критической точки. В 2020 году организации в различных отраслях и разного размера начали развивать свои проекты машинного обучения от экспериментальных до производства в промышленных масштабах. При этом они поняли, что тратят много времени и усилий на определение и извлечение функций.
Хранилище функций - это фундаментальный компонент стека машинного..
Все, что вам нужно знать о реализации полиномиальной регрессии с помощью кода Python
Введение
Полиномиальная регрессия — это тип регрессионного анализа, в котором взаимосвязь между независимой переменной x и зависимой переменной y моделируется как полиномиальная.
Математика полиномиальной регрессии относительно проста. Зависимая переменная моделируется как полиномиальная функция независимой переменной.
Основная причина использования полиномиальной регрессии — возможность моделировать нелинейные отношения. Нелинейные отношения нельзя смоделировать с помощью линейной..
Использование MLOps как новой сверхспособности для предприятия
В двух словах, MLOps фокусируется на устранении препятствий между планированием проектов машинного обучения и развертыванием, эксплуатацией, переобучением и масштабированием этих моделей в производственной среде.
Чем ниже затраты на создание и развертывание моделей машинного обучения в организациях, тем выше может быть положительное влияние машинного обучения.
Производственное использование нескольких экземпляров модели машинного обучения в организации является важной основой для..
Развертывание моделей машинного обучения в League Of Legends?
Ян Швир
League of Legends и TFT (Teamfight Tactics) — это игры по всему миру, которые обслуживают миллионы игроков. League of Legends — это MOBA-игра 5 на 5 (многопользовательская боевая онлайн-арена), в которой 10 игроков входят в игру, каждый из которых выбирает чемпиона для своей конкретной роли в игре (верхняя линия, средняя линия, нижняя линия, поддержка и лес) и пытается чтобы захватить вражескую базу, сражаясь с командами противника, соревнуясь за нейтральные цели и повышая..
5 простых шагов к MLOps с GitHub Actions, MLflow и конвейерами SageMaker
Начните свой путь к производству с помощью шаблона проекта
Ранее в этом году я опубликовал пошаговое руководство по автоматизации сквозного жизненного цикла ML с помощью встроенных шаблонов проектов SageMaker MLOps и MLflow. Он объединил управление рабочими процессами, реестр моделей и CI/CD под одной крышей, чтобы упростить выполнение сквозных проектов MLOps.
В этом посте мы пойдем еще дальше и определим шаблон проекта MLOps на основе GitHub, GitHub Actions, MLflow и SageMaker..
Новые материалы
Коллекции публикаций по глубокому обучению
Последние пару месяцев я создавал коллекции последних академических публикаций по различным подполям глубокого обучения в моем блоге https://amundtveit.com - эта публикация дает обзор 25..
Представляем: Pepita
Фреймворк JavaScript с открытым исходным кодом
Я знаю, что недостатка в фреймворках JavaScript нет. Но я просто не мог остановиться. Я хотел написать что-то сам, со своими собственными..
Советы по коду Laravel #2
1-) Найти
// You can specify the columns you need
// in when you use the find method on a model
User::find(‘id’, [‘email’,’name’]);
// You can increment or decrement
// a field in..
Работа с временными рядами спутниковых изображений, часть 3 (аналитика данных)
Анализ временных рядов спутниковых изображений для данных наблюдений за большой Землей (arXiv)
Автор: Рольф Симоэс , Жильберто Камара , Жильберто Кейрос , Фелипе Соуза , Педро Р. Андраде ,..
3 способа решить квадратное уравнение (3-й мой любимый) -
1. Методом факторизации —
2. Используя квадратичную формулу —
3. Заполнив квадрат —
Давайте поймем это, решив это простое уравнение:
Мы пытаемся сделать LHS,..
Создание VR-миров с A-Frame
Виртуальная реальность (и дополненная реальность) стали главными модными терминами в образовательных технологиях. С недорогими VR-гарнитурами, такими как Google Cardboard , и использованием..
Демистификация рекурсии
КОДЕКС
Демистификация рекурсии
Упрощенная концепция ошеломляющей
О чем весь этот шум?
Рекурсия, кажется, единственная тема, от которой у каждого начинающего студента-информатика..