Публикации по теме 'ml-engineering'
Структура оценки модели
Почему ?
Инжиниринг — это просчитанные компромиссы. Машинное обучение не является исключением. С очень активными исследованиями и разработками в области архитектур моделей, аппаратных ускорителей и механизмов логического вывода как в академических кругах, так и в промышленности существует вероятность того, что ваша модель в производстве будет недолговечной.
Модели машинного обучения лежат в основе некоторых из наиболее важных решений, которые принимает ваш продукт. Чрезвычайно важно,..
Обслуживание моделей машинного обучения
Введение
Обеспечение доступности моделей в производственных средах, где они могут делать прогнозы, называется развертыванием моделей машинного обучения (также известным как обслуживание). Это один из последних и самых сложных этапов жизненного цикла машинного обучения. Идеальным результатом развертывания является предложение надежных, многоразовых, ремонтопригодных, гибких и воспроизводимых решений.
Оптимальный дизайн архитектуры для развертывания моделей машинного обучения..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..