Специалисты по данным и специалисты по данным все больше заинтересованы в том, чтобы научиться обучать модели машинного обучения и глубокого обучения, начиная от простых и заканчивая сложными. Им также интересно, как разместить эти модели в облаке. Но одна вещь, которая разожгла мое любопытство, это то, что мало говорится о том, что происходит, когда модели запускают в производство!! Проблема, которую следует подчеркнуть Рассмотрим реальный сценарий, в котором я, будучи специалистом..

Распад модели — это не что иное, как ухудшение производительности и точности модели с течением времени. У новичков может возникнуть путаница. Потому что в детстве мы читали о различиях между аппаратным и программным обеспечением. Там написано: «Оборудование со временем физически изнашивается, а программное обеспечение — нет». Тогда что это за хрень? Не только ты, я тоже путаюсь. Результатом моделей ML является прогнозирование/классификация/кластеризация данных на основе знаний,..

Сегодня ИИ стал одной из важнейших тем для компаний, что еще больше усиливает конкуренцию на рынке. Каждый год компании вкладывают очень большие бюджеты в проекты ИИ и аналитики, и ожидается, что в ближайшем будущем эти бюджеты будут расти ¹ . Согласно отчету, опубликованному VentureBeat ² , несмотря на затраченные большие бюджеты, 87% проектов по науке о данных даже не доходят до производства. По данным Gartner, только 20% аналитических моделей дают бизнес-результаты ³ ...

Объединение обоих полей в общий обзор Пиковые нейронные сети зарекомендовали себя как один из наиболее успешных подходов к моделированию поведения и обучающего потенциала мозга и их использованию для решения практических задач онлайн-обучения [1]. Потоковое обучение В Stream Learning (SL), также известном как интеллектуальный анализ потоков данных или машинное обучение для потоков данных, приложения (например, мобильные телефоны, сенсорные сети, средства управления..

Достаточно своевременной проверки! «Прогулка назад» делает модели прогнозирования более точными и надежными «Никогда не делайте прогнозов, особенно относительно будущего». (К. К. Штайнке) На этой картине изображена лошадь или машина? Насколько вероятно, что этот покупатель купит этот товар на следующей неделе? Не сможет ли этот человек выплатить ссуду в течение следующего года? Как это предложение переводится на испанский? На эти вопросы можно ответить с помощью машинного..