Публикации по теме 'ml-model'
Вывод для реального мира: что делать с моделью машинного обучения после того, как вы ее изучили
В нашем блоге Сила абстракции: как платформы машинного обучения и PerceptiLabs обеспечивают более понятный для человека язык для описания моделей машинного обучения мы говорили о том, что значит делать моделирование машинного обучения (ML) и язык, который фреймворки машинного обучения предоставляют для описания моделей машинного обучения. Конечным результатом процесса моделирования машинного обучения является файл, содержащий обученные веса модели, готовые для вывода (т. Е. Для..
Как можно защитить модели машинного обучения
Один из самых частых запросов, которые я получал как руководитель группы разработчиков, — «Как я могу защитить свои модели машинного обучения? Поскольку модное машинное обучение стало модным для нескольких приложений, очень быстро стало важно, что устоявшиеся лучшие практики еще не готовы к использованию. Есть несколько ответов на текущий вопрос, и они различаются в зависимости от конкретных моделей угроз, которые у вас есть, но вот краткое изложение того, что я обычно предлагаю: а...
Система обнаружения пневмонии
О проекте
В этом проекте мы стремимся создать веб-приложение, которое может точно различать рентгеновское изображение грудной клетки и определять, содержит ли указанный рентгеновский снимок пневмонию или нет, используя анализ медицинских изображений. Анализ медицинских изображений используется для обработки медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, например, то, что мы использовали для этого проекта, КТ-сканирование, а также может использоваться для прогнозирования..
НАБОРЫ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Джим Бергесон, генеральный директор Bridgz Marketing Group в Миннеаполисе, сказал: «Данные будут говорить с вами, если вы готовы их слушать». И это правильно, привлечение данных к ответственности за все ваши ответы — это путь, и система машинного обучения верит именно в это, она учится на данных и работает на них. Машина или модель использует данные, чтобы находить, обучать и оптимизировать себя, а также создавать высокие возможности прогнозирования и обобщения, необходимые для..
Как внедрить машинное обучение в производство: советы и полезные инструменты
Автор: Кирилл Трусковский
В Georgian наш отдел исследований и разработок часто работает с нашими портфельными компаниями, которых мы называем нашими клиентами, чтобы помочь им увеличить рентабельность инвестиций. Одним из важных способов повысить ценность их продуктов является машинное обучение.
Моя основная задача в команде R&D — внедрить модели машинного обучения в производство. Используя свой опыт в этом и читая курс ML в производстве в Project, я расскажу о жизненном цикле..
МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И МЛАДЕНЦЫ: ЧТО ТАКОЕ СВЯЗЬ?
Машинное обучение — одна из самых передовых технических областей, которая повсеместно привлекает большое внимание. От студентов, поступающих в колледжи, до ученых-исследователей, от небольших стартапов до крупных технологических гигантов — все хотят сделать все возможное, создать лучшие модели и реализовать лучшие функции с помощью машинного обучения.
Все больше и больше студентов и исследователей в настоящее время пытаются узнать о машинном обучении, но очень важно получать правильную..
Модель машинного обучения в контейнере Docker с использованием образа Centos
Привет всем! В этом блоге я продемонстрировал вам, как мы можем вручную развернуть нашу модель машинного обучения в контейнере Docker.
Для этого в вашей системе должен быть установлен Docker.
Шаги, которые необходимо выполнить:
1. Извлеките образ Centos.
2. Запустите контейнер Docker.
3. Установите интерпретатор Python.
4. Скопируйте модель машинного обучения в контейнер Docker.
С помощью опции --help вы можете найти помощь, чтобы скопировать модель..
