Публикации по теме 'dataops'
Пять главных проблем трансформации корпоративного ИИ
Пять главных проблем трансформации корпоративного ИИ
Все CxO говорят о том, что искусственный интеллект — это путь вперед для их бизнеса, и поэтому на ИТ-директоров оказывается сильное давление, чтобы они дифференцировали свой бизнес с использованием технологий ИИ. Но как только они попадают в проекты трансформации ИИ, они начинают сталкиваться с другими проблемами. 5 главных проблем
Нет четкой стратегии — многие ИТ-директора не знают, с чего начать свои проекты по трансформации..
WhaleScheduler 2.4 с интегрированной IDE и пакетной потоковой передачей
В ноябре компания WhaleOps выпустила коммерческую версию WhaleScheduler 2.4, основанную на последней версии Apache DolphinScheduler. В новой коммерческой версии WhaleScheduler был дополнен интегрированной IDE и пакетной потоковой передачей, предлагая решение для дальнейшего решения сложных задач планирования, с которыми сталкиваются предприятия.
С прогрессивным развитием систем больших данных на современных предприятиях появляется все больше и больше задач пакетных вычислений, задач..
В чем разница между DataOps, MLOps и AIOps
DataOps
DataOps охватывает все этапы жизненного цикла данных, от сбора данных, обработки до анализа и составления отчетов, по возможности автоматизируя процессы. Его цель — повысить качество и надежность данных при минимизации времени, необходимого для доставки приложений данных.
Мониторинг данных и машинного обучения упрощается благодаря Whylogs v1.1
Whylogs v1.1 выходит с новыми функциями, которые делают мониторинг данных и машинного обучения проще, чем когда-либо.
В этом выпуске реализовано множество функций API регистрации данных Whylogs, что еще больше упрощает мониторинг ваших данных и моделей машинного обучения!
Whylogs — это стандарт с открытым исходным кодом для регистрации данных, позволяющий создавать статистические профили наборов данных для мониторинга качества данных, отклонения данных, отклонения модели и многого..
DataOps — что это такое и почему вас это должно волновать?
Основные концепции и доступные инструменты для создания конвейера данных, о котором вы мечтаете
Итак, я понимаю, что немного опоздал с этим, поскольку концепция DataOps существует примерно столько же, сколько я занимаюсь технологиями, но я недавно наткнулся на это и, прочитав об этом, я подумал, что могут быть другие люди, такие как я. чей разум будет взорван этим. Есть много хороших идей, которые можно реализовать по отдельности, постепенно, и даже если вы не доберетесь до решения..
Полное руководство по операциям с данными для ИИ
Данные — это топливо, которое питает модели AI и ML. Без достаточно качественных релевантных данных невозможно обучать и разрабатывать точные и эффективные модели.
DataOps (операции с данными) в искусственном интеллекте (ИИ) — это набор методов и процессов, направленных на оптимизацию управления и потока данных на протяжении всего жизненного цикла разработки ИИ. Цель DataOps — повысить скорость, качество и надежность данных в системах ИИ. Это расширение методологии DevOps..
Уточненные данные — ключ к обучению машинному обучению
Весь машинный интеллект основан на данных. Это не прорыв и даже не новость — мы знаем о ценности данных уже несколько десятилетий. Однако не все данные одинаковы, и мы будем рассматривать реализацию продуктов машинного обучения с точки зрения приоритета качества передаваемых в них данных.
Машинное обучение (ML) — это особое подмножество искусственного интеллекта, которое играет ключевую роль в широком спектре критически важных приложений, таких как распознавание изображений, обработка..
