Публикации по теме 'deployment-pipelines'


Создание системы обнаружения аномалий в реальном времени для временных рядов в Pinterest
Кевин Чен | Инженер-программист, стажер, Visibility Брайан Оверстрит | Инженер-программист, видимость В этом посте мы расскажем об алгоритмах и инфраструктуре, которые мы разработали для создания масштабируемой системы обнаружения аномалий в реальном времени для ключевых показателей рабочего таймсерии Pinterest. Читайте дальше, чтобы узнать о наших знаниях, уроках и планах на будущее. Фон Pinterest использует внутреннюю систему показателей и панелей под названием Statsboard,..

Езда на велосипеде с помощью машинного обучения
Как ML может помочь в езде на велосипеде 19 декабря 2021 г. Я люблю кататься на велосипеде. На своем велосипеде я могу рассчитывать только на себя и чувствую себя по-настоящему свободным. В настоящее время каждый велокомпьютер предлагает много информации: каденс, мощность, мгновенная скорость, набор высоты. Там есть почти все, что может захотеть знать велосипедист. Однако я ни разу не видел информации о том, сколько времени я езжу сидя и сколько времени прыгаю на педалях (как..

Развертывание модели глубокого обучения с помощью Facebook Messenger с Rasa
Развертывание модели глубокого обучения с помощью Facebook Messenger с Rasa Согласно старой поговорке, если все, что у вас есть, - это молоток, то все выглядит как гвоздь. Вывод из этого высказывания состоит в том, что молоток иногда выполняет не только забивать гвозди, но и не только. В этой статье я расскажу, как молоток в моем наборе инструментов (Facebook Messenger с Rasa) выполнил неожиданную работу: развернул модель глубокого обучения Keras. Ниже я объясню, как более..

Polyaxon, Argo и Seldon для обучения моделей, упаковки и развертывания в Kubernetes
Наилучшее сочетание фреймворков с открытым исходным кодом для управления моделями в Kubernetes? В простейшей форме управление моделью можно рассматривать как обучение одной модели машинного обучения, а затем повторение этого десятков, сотен или тысяч раз с разными данными, параметрами, функциями и алгоритмами, чтобы наконец развернуть «лучший» один. Более полное определение будет заключаться в том, что управление моделями включает в себя разработку инструментов и конвейеров для..

Справочное руководство по написанию продуктового кода с использованием конвейеров scikit-learn.
дружественное руководство по конвейерам обучения scikit Введение : Хорошо! Кто бы не хотел построить базовую модель в производственной среде, легко выполнять итерации поверх нее и развертывать один и тот же код для всех, верно! Итак, в этом сообщении в блоге я собираюсь поделиться своим опытом использования конвейера обучения scikit для создания продуктового кода, чтобы вы не тратили больше времени, как я :) Чем это будет полезно: я упомянул полный итеративный процесс при..

Прогнозирование рейтингов пользователей электронной коммерции с использованием пайплайнов в Python
Большинство предприятий преуспевают в онлайн-маркетинге благодаря отзывам и оценкам пользователей, которые ранее приобрели определенный продукт. Известно, что продажи продукта в максимальной степени зависят от оценок и отзывов, данных предыдущими покупателями. Популярные веб-сайты, которые придерживаются этого формата, включают Flipkart, Amazon и eBay. В этой статье описывается процедура, направленная на использование обзорных текстов для выполнения анализа на основе вывода, тем самым..