Публикации по теме ml-engineering

Публикации по теме 'ml-engineering'

Машинное обучение с DynamoDB

Как использовать эту мощную базу данных NoSQL для онлайн-вывода Зачем рассматривать DynamoDB? При работе с автономными системами пакетного машинного обучения рабочие процессы на основе SQL в отношении хранилища данных, такого как Snowflake, составляют основу бизнес-аналитики, описательной статистики и прогнозного моделирования. Это идеальное состояние, когда сложные преобразования могут быть переданы механизмам распределенных баз данных, а функции определены на том же языке, на котором..

Максимально простое определение MLOps — «Что такое MLOps?» - Часть 2

Всем привет, в этой серии я подробно расскажу о «что» и «почему» MLOps. Это вторая часть серии, состоящей из нескольких частей, которая в настоящее время включает (и будет включать): Часть 1: Знакомство с серией: «Что такое MLOps? » Часть 3: Почему ML Ops имеет значение: избавление от «О, дерьмо из MLoops» Часть 4: Цели MLOps как темы (подстек) Часть 5: Программное обеспечение и машинное обучение до MLOps (подстек) Часть 6: Проблемы масштабирования машинного обучения как..

3 важных понятия, которым инженеры MLOps должны учить специалистов по обработке и анализу данных

Хотите больше подробностей о MLOps? Обязательно подпишитесь на новостную рассылку MLOps Now. Введение MLOps (Machine Learning Operations) играет важнейшую роль в современной науке о данных, помогая оптимизировать процесс создания, развертывания и обслуживания моделей машинного обучения. Однако одной из проблем, с которыми сталкиваются MLOps по сравнению с DevOps, является отсутствие знаний о передовом опыте среди специалистов по обработке и анализу данных. В этой статье мы обсудим..

Оптимизация рабочего процесса машинного обучения с помощью ClearML: руководство для инженеров машинного обучения

ML Ops (операции машинного обучения) — это важнейший бизнес-процесс, который обеспечивает эффективное управление, развертывание и мониторинг моделей машинного обучения в производственных средах. Успешное внедрение ML Ops требует сочетания навыков разработки программного обеспечения, науки о данных и ИТ-операций. Его основная цель — оптимизировать развертывание и управление моделями машинного обучения, позволяя предприятиям получать максимальную отдачу от своих инвестиций в эту технологию...

Зачем нам нужен CICD и для приложений машинного обучения

tl;dr CICD относится к набору методологий разработки программного обеспечения, направленных на увеличение частоты итераций в разработке программного обеспечения. CICD был одним из основных факторов повышения производительности при разработке программного обеспечения за последние 20–30 лет. Разработка приложений машинного обучения также выигрывает от CICD, но внедрение происходит относительно медленно. Адаптация CICD к разработке приложений машинного обучения может оказаться сложной..

Наша история MLOps: машинное обучение производственного уровня или двенадцать брендов

Чему мы научились, создавая платформу MLOps с ограниченными средствами в DPG Media в Нидерландах Однократное развертывание модели машинного обучения — простая задача; многократно внедрять модели машинного обучения в производство намного сложнее. Для решения этого сложного процесса появилась концепция MLOps (Machine Learning Operations). MLOps представляет собой конвергенцию методов DevOps, машинного обучения и разработки программного обеспечения. Здесь необходимо несколько нюансов, но..

7 навыков DevOps для операций машинного обучения

Уроки, извлеченные из успешного внедрения MLOps DevOps встречается с машинным обучением MLOps была горячей темой в 2021 году, и многие люди говорили о ней, и компании стремились ее внедрить. Причина очевидна: MLOps позволяет применять гибкие принципы к проектам машинного обучения, что означает более короткие циклы выпуска и более высокие стандарты качества. С технологической точки зрения, я бы сказал, что основные элементы для успешной реализации MLOps доступны: возможность обучать..