Машинное обучение Как написать свои эксперименты с кометами в R Учебник о том, как выполнять классификацию в R и отслеживать ее в Comet Comet — это платформа для экспериментов, которая позволяет вам отслеживать, контролировать и сравнивать ваши эксперименты по науке о данных. До сих пор я тестировал Comet, используя Python в качестве языка программирования. Недавно я обнаружил, что Comet также предоставляет пакет плагинов для R и Java. Это очень полезно, потому что вы можете..

Матурин Аше Эта серия сообщений в блоге будет состоять из 3 этапов: Первая запись в блоге расскажет об отслеживании экспериментов: что такое отслеживание экспериментов? Почему важно отслеживать эксперименты? Каков наиболее распространенный способ организации данных, пайплайна и моделей в эксперименте? Второй пост в блоге будет посвящен теме экспериментального отслеживания с использованием платформы Prevision.io без написания ни строчки кода . Третий пост в блоге будет..

MLOps (Machine Learning Operations) — это платформа, которая поможет вашей компании постоянно внедрять в производство высокопроизводительные модели машинного обучения. В проектах по науке о данных есть большая проблема: 87% из них никогда не доходят до производства (VentureBeat). Существует множество различных рабочих процессов MLOps для решения этой проблемы. Нет выигрышного рабочего процесса. Каждой компании может потребоваться собственный рабочий процесс MLOps. Raviraja Ganta..

Независимо от того, являетесь ли вы студентом, специалистом по данным или инженером по машинному обучению в компании, проведение экспериментов — это то, что постепенно встраивается в вашу ДНК 🧬. Независимо от того, используете ли вы разные алгоритмы обучения, гиперпараметры, этапы предварительной обработки данных или разные обучающие и тестовые данные, все это является частью ваших экспериментов. Теперь важный вопрос: «Как нам их отслеживать?» Если у вас есть какие-то механизмы..

Вы, инженер по машинному обучению оленей, вероятно, уже знаете, что создание модели требует некоторых эмпирических знаний. Пробовать разные модели и изменять параметры — вот некоторые из многих действий, которые вы можете выполнять, но как отслеживать все внесенные вами изменения? Вы можете просто запомнить это на некоторое время, если это простая задача. Тем не менее, иногда работая в командах и со сложными проблемами, просто помнить не по-человечески. Электронные таблицы часто..

Установите MLFlow на GCP для своей команды: самый простой способ Как инженер по машинному обучению или специалист по данным, вам нужно проводить эксперименты. Возможно, вы попробуете новые модели, новые параметры или новые методы предварительной обработки данных. Делая все это в блокноте Jupyter, очень легко заблудиться и забыть о результатах, полученных в результате экспериментов. Когда вы не одиноки и работаете с командой, вы хотите увидеть, что другие пробовали раньше, возможно,..