Публикации по теме 'machine-learning-pipeline'
Конвейер данных для анализа задержки поездов Go — ML в действии с Rust
Конвейер машинного обучения на базе Rust
Добро пожаловать обратно в часть 3, заключительную статью из серии «Анализ задержки движения поезда». Ранее мы создали панель управления пользовательского интерфейса и интеграцию API с эластичными возможностями, развернули их в Heroku и опубликовали в Rapid API.
Если вы только что попали на эту статью, пожалуйста, прочитайте часть 1 и часть 2.
Конвейер данных для анализа задержки движения поездов — часть 1 На..
Процессы машинного обучения
Введение
В своем последнем блоге я писал об основах машинного обучения, вы можете читать блог здесь . Область машинного обучения (МО) охватывает ряд процессов, каждый из которых играет жизненно важную роль в разработке моделей МО. В этом блоге я буду писать о сложных процессах машинного обучения, которые вам необходимо знать как специалисту по данным.
Бизнес-цель
Когда перед вами стоит задача, важно понимать цели, которые необходимо достичь, это поможет в процессе решения..
Конвейеры машинного обучения: все, что вам нужно знать
Конвейер машинного обучения является основой многих систем машинного обучения. Они позволяют специалистам по данным брать необработанные данные и превращать их в информацию, используемую в реальных приложениях.
Однако они делают гораздо больше, чем просто превращают данные в информацию! В наши дни конвейеры машинного обучения имеют решающее значение для процессов многих предприятий. Таким образом, понимание того, как построение конвейеров машинного обучения влияет на ваше будущее,..
От необработанных видео до обучения GAN — внедрение конвейера данных и легкого глубокого обучения…
Внедрение конвейера данных и облегченного озера данных глубокого обучения с использованием ClearML на AWS.
Введение
Hour One — это стартап, ориентированный на ИИ, и его основной продукт преобразует текст в видео виртуальных докладчиков .
Создание реалистичных, плавных и убедительных видеороликов, в которых докладчики говорят и жестикулируют на нескольких языках, на основе одного только текста — сложная задача, требующая обучения сложных моделей глубокого обучения и большого..
Kubeflow: комплексное решение для MLOps.
Kubeflow — это бесплатная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, позволяющая использовать конвейеры машинного обучения для управления сложными рабочими процессами, работающими в Kubernetes. Kubeflow был основан на внутреннем методе Google для развертывания моделей TensorFlow под названием TensorFlow Extended.
Проект Kubeflow посвящен тому, чтобы сделать развертывание рабочих процессов машинного обучения (ML) в Kubernetes простым, переносимым и масштабируемым.
Это..
4 проблемы воспроизводимости при развертывании модели машинного обучения
В процессе разработки модели машинного обучения мы рассматриваем несколько сред — исследовательскую среду, среду разработки и производственную среду . В исследовательской среде выполняются различные неотъемлемые части разработки модели, такие как исследовательский анализ данных (EDA), построение модели, оценка модели и анализ результатов. В среде разработки качество работы моделей, особенно воспроизводимость, проверяется перед подачей/представлением модели клиентам в..
Автоматизированное машинное обучение с помощью конвейеров Sklearn
Один трубопровод, чтобы управлять ими всеми.
Конвейеры предоставляют структуру для автоматизации моделей обучения и тестирования. Они могут включать преобразования столбцов, масштабирование, вменение, выбор функций и поиск гиперпараметров.
Объединив все эти шаги в конвейеры, можно абстрагировать отдельные шаги.
В этом сообщении показано, как создать конвейер, включающий все функции Sklearn.
** Не стесняйтесь добавить эту страницу в закладки для будущего использования **
С..
