Неделю назад Я написал в блоге сообщение об обучении модели глубокого обучения в облаке с использованием графического процессора . Я показал, как добиться этого с помощью служб машинного обучения Azure (с этого момента AML), используя всего 3 строки кода + некоторый импорт. Однако узнать, что это за 3 строки кода, - непростая задача. Если вы сторонник AML, встаньте в очередь на свое чудо, потому что вы скоро узнаете, как работает эта технология, и напишите свои собственные 3 строки кода...

Наилучшее сочетание фреймворков с открытым исходным кодом для управления моделями в Kubernetes? В простейшей форме управление моделью можно рассматривать как обучение одной модели машинного обучения, а затем повторение этого десятков, сотен или тысяч раз с разными данными, параметрами, функциями и алгоритмами, чтобы наконец развернуть «лучший» один. Более полное определение будет заключаться в том, что управление моделями включает в себя разработку инструментов и конвейеров для..

Машинное обучение — одна из самых интересных тем в любой отрасли в наши дни. К счастью, у нас есть множество фреймворков для машинного обучения и глубокого обучения (Tensorflow, pytorch и MXnet), которые позволяют легко превратить гипотезу в реальное программное решение, основанное на науке и математике. Управление и согласование моделей с изменяющимися данными. Обеспечение качества данных, поступающих в модели. Гибкость использования моделей A/B для решения одной и той же гипотезы...

Управление версиями моделей, отслеживание и электронные таблицы. ИИ и машинное обучение есть повсюду, но инструменты для поддержки моделей машинного обучения пока не догнали. Искусственный интеллект и машинное обучение становятся неотъемлемой частью каждого продукта, будь то Ежедневные новости , терапия с использованием искусственного интеллекта или Автоматизированные инвестиции . Поскольку мы прямо или косвенно делегируем больше принятия решений моделям AI & ML, возникает..

Если вы какое-то время занимаетесь разработкой программного обеспечения, вы, несомненно, сталкивались с многочисленными терминами, к которым добавляется слово «Ops», например «DevOps», «TestOps» или «DataOps». Из них «DevOps» (сокращение от «разработка и операции с информационными технологиями»), вероятно, является наиболее известным. Это относится к набору методов разработки программного обеспечения, которые способствуют автоматизации и перекрестному сотрудничеству между командами разных..