Публикации по теме 'mlops-tool'
От лаборатории к производству: 3 ключевых идеи по операциям машинного обучения
Знаете ли вы, почему только 13% проектов по науке о данных, или только один из каждых 10, внедряются в производство? — Согласно исследованию 2019 года, 87% проектов машинного обучения (ML) никогда не доходят до производства. Реальность, стоящая за бумом ИИ, сильно изменилась после 2022 года, когда мы постепенно использовали концепцию, которая доказала передовой опыт в развертывании и обслуживании программного обеспечения, чтобы спасти нас! (Д-С)
Эта концепция включает в себя набор..
ML Ops в Kensho, часть 1: предыстория
Машинное обучение лежит в основе возможностей Kensho с самого первого дня. Поэтому предоставление хороших инструментов для машинного обучения является критически важным бизнес-приоритетом. В отрасли также растет признание того, что операции машинного обучения, или так называемые «ML Ops», являются важным набором методов для лучшего управления всем жизненным циклом модели ML.
В этом посте мы рассмотрим, что такое ML Ops, а также почему и как была создана команда Kensho ML Ops в качестве..
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...
Проблемы машинного обучения, с которыми вы столкнетесь
Машинное обучение развилось в наше время, и теперь это один из многих способов, с помощью которых люди создают программы, решающие сложные проблемы. Рабочий процесс машинного обучения — это процесс использования данных для построения моделей машинного обучения , которые могут делать точные прогнозы в реальном мире. Процесс разработки модели машинного обучения непрост и может содержать много ловушек, если вы не понимаете, что происходит. Более того, это может стать серьезной проблемой даже..
Стек с открытым исходным кодом для платформы MLOps
MLOps — это новая область, объединяющая методы машинного обучения и DevOps. Он фокусируется на процессе создания, развертывания и управления моделями машинного обучения в масштабе. Одной из ключевых проблем MLOps является сложность жизненного цикла машинного обучения, который включает в себя такие задачи, как подготовка данных, обучение модели, оценка и развертывание. Чтобы решить эту проблему, команды MLOps часто полагаются на набор инструментов и технологий для автоматизации и..
MLOps: текущие проблемы и будущие тенденции
Машинное обучение и искусственный интеллект перешли из области исследований в область практических потребительских приложений. С этим шагом теперь есть много проблем, которые нужно преодолеть. Это относительно новая область, поэтому людям придется разрабатывать наборы инструментов с открытым исходным кодом, чтобы облегчить автоматизацию многих функций машинного обучения и обработки данных, как это произошло с разработкой программного обеспечения. Всего несколько десятилетий назад..
Ускорение банковского дела с помощью данных и искусственного интеллекта
Как искусственный интеллект, так и наука о данных меняют то, как работают банки. На самом деле, есть несколько отраслей, которые внедрили эти технологии так же, как это сделали банки. Искусственный интеллект в банковской сфере значительно вырос, и со временем это изменится. Многие банки даже используют стратегию, основанную на данных, при принятии решений. Эта стратегия данных меняет то, как они делают такие вещи, как предотвращение мошенничества и обслуживание клиентов.
В будущем это..
