Публикации по теме 'mlops-platform'
ML Mesh: децентрализация MLOps в вашей организации
Часть 1: Почему и что
« Ну вот, опять модное слово ».
У меня была эта мысль, когда я впервые написал заголовок для этого поста в блоге, и, возможно, то же самое произошло и с вами. Это может быть связано с тем, что за последние несколько лет в области данных и ИИ появилось много новых терминов ( MLOps , DataOps , AIOps , Data Mesh и другие). В то время как для некоторых из них до сих пор неясно, что они означают, для других принципы и лучшие практики постепенно появляются и..
Дорожная карта: как стать экспертом по MLOps в 2023 году?
Текущий отраслевой рынок является динамичным в ответ на быстрорастущие области, такие как искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и облачные технологии. Внедрение модели машинного обучения привело к значительному улучшению в различных областях промышленности. Но сделать надежный прогноз с использованием этой модели по-прежнему сложно, и для решения этой проблемы машинное обучение должно соответствовать методам MLOps (машинное обучение + эксплуатация). где модель..
Оценка и обучение моделей с использованием человеческих суждений
Оценка и обучение моделей с использованием человеческих суждений
Контекст :
Человеческие суждения используются для оценки моделей машинного обучения в нескольких областях, таких как поиск, обнаружение, понимание контента и т. д. Оценщики-люди предоставляют метки истинности для примеров в наборе данных. Прогнозы модели сравниваются с человеческими суждениями для вычисления показателей точности для конкретной задачи. Человеческие суждения стоят дорого (как $$$, так и потраченное..
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,..
Использование машинного обучения для обнаружения заболеваний
Машинное обучение стало неотъемлемой частью почти всего, что мы делаем сегодня. Машинное обучение в здравоохранении становится все более важным, поскольку мы используем такие технологии, как искусственный интеллект и глубокое обучение, для достижения лучших результатов. Хорошая модель нейронной сети также является одним из многих инструментов, которые мы в настоящее время находим, чтобы помочь нам в области здравоохранения.
Есть много способов использовать машинное обучение для..
Использование машинного обучения для обнаружения заболеваний
Машинное обучение стало неотъемлемой частью почти всего, что мы делаем сегодня. Машинное обучение в здравоохранении становится все более важным, поскольку мы используем такие технологии, как искусственный интеллект и глубокое обучение, для достижения лучших результатов. Хорошая модель нейронной сети также является одним из многих инструментов, которые мы в настоящее время находим, чтобы помочь нам в области здравоохранения.
Есть много способов использовать машинное обучение для..
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..
