Публикации по теме 'mlops'


Исследовательский анализ данных: запись визуализаций Seaborn с помощью Comet
Введение Исследовательский анализ данных (EDA) — одна из основных задач, которую выполняет Data Scientist, начиная работу с новым набором данных. Этот процесс информирует нас о распределении или взаимосвязи между переменными, выявляет отсутствующие и нечистые данные и выявляет выбросы. Это помогает в разработке и обновлении конвейеров данных для предварительной обработки входящих данных. Существуют различные библиотеки Python, которые поддерживают как статистический, так и научный..
Карточки моделей для отчетов о моделях
Подпишитесь на Квантификаторы для статей по финансам и аналитике Что такое карточки с моделями? Сегодня модели машинного обучения имеют большой потенциал. Знание об использовании и ограничениях модели имеет решающее значение. Карточки-образцы призваны предоставить эту информацию целостным и всеобъемлющим образом. Они содержат краткие записи о различных аспектах моделей машинного обучения. Зачем нужны модели карт? Отсутствие документации: из-за отсутствия документации..
Составные части MLOps — отслеживание моделей с помощью AWS и MLflow
Очень подробное руководство по созданию службы отслеживания моделей машинного обучения с помощью AWS и MLFlow. Команды Data Science слишком хорошо знакомы с трудностями отслеживания сотен итераций модели, которые могут быть сгенерированы в рамках одного эксперимента/проекта. Сегодня один из распространенных способов справиться с этим — иметь общие файловые системы, в которых команды могут сохранять свои модели с согласованной номенклатурой, например:..
Crane: источник жизненной силы PrimeHub
tl;dr Локальное создание и тестирование образов контейнеров имеет множество преимуществ. Пользователям PrimeHub мы покажем, как с помощью Crane добавить локальный контейнер изображений в PrimeHub и поделиться им с вашей командой. Мы уже показали вам, как использовать Crane как отдельное приложение для создания и отправки образов контейнеров. В этой статье мы покажем вам, как подключить Crane к PrimeHub , нашему программному обеспечению для оркестровки MLOps. Если вы..
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) имеют сходство, но не совсем означают…
Многие люди путают AI и ML, считая их одним и тем же. Оба термина стали одними из наиболее часто используемых модных словечек в последнее время, наряду с Metaverse, криптовалютой и NFT. Важно знать, что хотя ИИ и машинное обучение имеют общие черты, машинное обучение, по сути, является подмножеством ИИ, таким же, как компьютерное зрение, нейронные сети, обработка естественного обучения и глубокое обучение. Сегодня мы видим материальные свидетельства ИИ и МО вокруг нас, от распознавания..
Чем жизненный цикл машинного обучения отличается от жизненного цикла разработки программного обеспечения?
Что такое жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC)? SDLC - это методология разработки программных проектов с четко определенными процессами для создания программного обеспечения хорошего качества. Методология SDLC в целом включает следующие этапы: Анализ требований Планирование Архитектура и проектирование подсистем Кодирование Тестирование Развертывание техническое обслуживание Что такое жизненный цикл машинного обучения (MLLC)? Как определяется..
Мониторинг производственного машинного обучения: выбросы, дрейф, объяснения и статистические показатели
Записки из промышленности Мониторинг производственного машинного обучения: выбросы, дрейф, объяснения и статистические показатели Практическое глубокое погружение в архитектуру производственного мониторинга для машинного обучения в масштабе с использованием метрик в реальном времени, детекторов выбросов, детекторов смещения, серверов метрик и объяснителей. «Жизненный цикл модели машинного обучения начинается только после того, как она запущена в производство» В этой статье мы..