Статьи по теме mlops

Публикации по теме 'mlops'

MLOps: роль специализированных магазинов

Магазины функций похожи на хранилища данных для науки о данных. Их основная цель - позволить специалистам по обработке данных сократить время, необходимое для перехода от приема данных к обучению и выводу модели машинного обучения. Таким образом, они заполняют важный пробел в жизненном цикле MLOps. компании Проноджит Саха , Др. Арнаб Бозе и Навин Ахуджа Что такое магазин функций? Хранилище функций - это система управления данными для управления функциями машинного обучения,..

Все, что вы должны знать о MLOps

MLOps — это дисциплина, направленная на увеличение числа проектов по машинному обучению и науке о данных, которые успешно переходят в производство. В этой статье объясняется все, что вам нужно знать об этой дисциплине. Что такое MLOps, цель, принципы, бизнес-преимущества, инструменты и необходимые вещи, которые нужно знать, чтобы сделать карьеру на пути. Эта статья изначально была опубликована на The Chief I/O: Все, что вы должны знать о MLOps 87% проектов по науке о данных..

MLOps : автоматизация машинного обучения с помощью DevOps

MLOps: Автоматизация машинного обучения с помощью DevOps Что такое MLOps и почему это важнее, чем когда-либо? При создании корпоративной стратегии искусственного интеллекта, способной вести бизнес через экономические взлеты и падения, очень важно иметь системы для мониторинга моделей в производстве и иметь возможность быстро внедрять, тестировать, обучать и внедрять новые модели для изменения стратегий. или адаптироваться к изменяющимся условиям в мгновение ока. Введите: MLOps...

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..

Среда Azure ML с пользовательским образом Docker для обучения и развертывания

Адаптируйте Azure ML к вашим потребностям. Всем привет, сегодня я хотел бы поговорить о средах машинного обучения Azure с пользовательскими образами Docker и о подводных камнях, которые могут возникнуть. Введение В любом проекте машинного обучения вы сталкиваетесь с проблемой обеспечения согласованной среды для ваших экспериментов, обучения и развертывания. Различия в окружающей среде могут привести к неожиданным результатам. Кроме того, вы теряете свою предсказуемость и..

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ РАЗРАБОТКА И ВЫЯВЛЕНИЕ УГРОЗ

ТЕКУЩЕЕ ПОЛОЖЕНИЕ ДЕЛ И ПОЧЕМУ ЭТОГО НЕ ДОСТАТОЧНО Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) — это новая технология, которая все еще находит свое применение в коммерческом секторе. Хотя лишь немногие системы рекламируются как комплексное решение, есть много новых компаний, использующих AI/ML, которые извлекают выгоду из преимуществ, и традиционный бизнес должен будет последовать их примеру . ML Ops, ML-эквивалент DevOps, будет приобретать все большее значение. С..

Анализ тональности речи с использованием PyDub и SpeechRecognition в Python

Преобразование речи в текст, EDA и анализ тональности текста Способность машины или программы распознавать произносимые слова и преобразовывать их в читаемый текст называется распознаванием речи (преобразование речи в текст). В этом руководстве я проведу вас через анализ речевых данных и их преобразование в полезный текст для анализа тональности с помощью Pydub и библиотеки SpeechRecognition в Python. Анализ настроений - это использование естественного языка для классификации мнения..