Статьи по теме machine-learning-tools

Публикации по теме 'machine-learning-tools'

ЭКСПЕРТНОЕ РУКОВОДСТВО ПО ИЗУЧЕНИЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Согласно Harvard Business Review , Data Scientist — самая сексуальная профессия двадцать первого века. С экспоненциальным увеличением количества фактов, генерируемых каждый день, миру нужны профессионалы, которые могут извлечь выгоду из этих данных. Наука о данных оказала заметное влияние на многие отрасли, однако обучение на рабочем столе всегда было ключевым фактором цифровой трансформации и автоматизации. Профессия по освоению компьютерных устройств может показаться..

Руководство для ленивых специалистов по данным по устранению неполадок AI/ML

Данные не рождаются для моделей AI/ML. Несмотря на то, что данные поддаются количественной оценке, они по-прежнему представляют собой хаотичный беспорядок, который необходимо расшифровать, прежде чем его можно будет сделать полезным. В мире машинного обучения неэффективные модели машинного обучения и искусственного интеллекта слишком распространены, и в этом обычно виноваты данные. Проблемы с моделью обычно связаны с неадекватными или недостаточными входными данными, неправильно обученной..

MLflow в производстве в HelpShift

Deepak Ahire¹ and Shyam Shinde² 1. Software Engineer, Helpshift AI, Pune, India. Email: [email protected]. ORCID: 0000-0002-9174-0797 2. Engineering Manager, Helpshift AI, Pune, India. Введение Существует множество блогов, в которых рассказывается о том, как подключиться или интегрировать MLflow в конвейеры машинного обучения. Но цель этого блога — поделиться нашим опытом обучения по внедрению MLflow как части нашего конвейера производственного машинного..

Пейзаж искусственного интеллекта и машинного обучения (часть 2): учебные платформы и инструменты

Уф, ладно. После написания части 1 этой серии статей, посвященной более глубокому изучению ландшафта искусственного интеллекта и машинного обучения, мне потребовалось сделать глубокий вдох. Я встретил так много замечательных компаний, организаций и инструментов для маркировки, генерации и подготовки данных - это произвело на меня впечатление, но в моем путешествии также возник ключевой вопрос: теперь, когда у нас есть все необходимое для подготовки наших наборов данных, что дальше?..

Этика машинного обучения: вызовы и возможности

Машинное обучение может привести к значительным достижениям в различных областях, таких как здравоохранение, финансы и транспорт. Однако, как и в случае любой мощной технологии, машинное обучение также сопряжено с этическими проблемами, которые необходимо решить, чтобы обеспечить справедливое распределение преимуществ и минимизировать риски. В этой статье мы рассмотрим этические проблемы и возможности машинного обучения. Каковы этические проблемы машинного обучения? Предвзятость и..

Управление машинным обучением — это инвестиция в настоящее и будущее

Управление жизненным циклом машинного обучения Модели машинного обучения в настоящее время широко используются на многих уровнях в каждой организации. Они реализованы для рекомендации продуктов к покупке, распознавания изображений, обнаружения мошенничества и многих других интересных вещей. До сих пор подход был очень наивным, притворяясь, что наука о данных и машинное обучение отличаются от любого другого процесса разработки программного обеспечения и что у специалистов по данным..

Обзор EfficientNet: повышение точности и надежности CNN

«Умение думать дает вам гораздо больше возможностей, чем те, кто знает только то, что думать », - Нил деГрасс Тайсон Переосмысление масштабирования модели для сверточных нейронных сетей 🎯 Вышеупомянутая статья была опубликована в 2019 году на Международной конференции по машинному обучению (ICML). В задаче ImageNet при загрузке расчета параметров 66M EfficientNet достиг точности 84,4% и занял свое место среди самых современных . EfficientNet можно рассматривать как..