Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Публикации по теме 'mlops'


Виртуализация графического процессора в K8s: проблемы и современное состояние
Графические процессоры необходимы для ускорения рабочих нагрузок машинного обучения, включая обучение моделей с высокой пропускной способностью, вывод с учетом задержки и интерактивную разработку, обычно выполняемую в ноутбуках Jupyter ( https://jupyter.org/ ). Распространенной практикой является развертывание заданий машинного обучения в виде контейнеров, управляемых Kubernetes ( https://kubernetes.io/ ). Kubernetes планирует рабочие нагрузки графического процессора, назначая все..
Сеть SageMaker
Настройка сети SageMaker для доступа к внешним службам со строгими правилами входящего трафика Обычно SageMaker ожидает, что обучающие данные будут размещены на S3. Большинство проблем машинного обучения в реальном мире требуют частого пересмотра данных и перемаркировки данных из-за дрейфа концепций. В таких случаях необработанные данные и аннотации могут быть слабо связаны. Это означает, что необработанные данные, такие как изображения, трехмерные облака точек или аудиофайлы, могут..
Модель машинного обучения для логистики последней мили: пример прогнозирования ожидаемого времени прибытия стартапов в Латинской Америке.
Абстрактный Отслеживание поставок и операционная прозрачность в логистических компаниях «последней мили» играют жизненно важную и отличительную роль в удержании клиентов. Пользовательский опыт имеет важное значение на высококонкурентном рынке, учитывая рост стартапов в этом сегменте. В этой статье мы предлагаем создание и развертывание модели, указывающей предполагаемое время прибытия (ETA) заказа, которая была широко используемым инструментом в отрасли, поскольку она дает покупателю..
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,..
Переосмысление DS @ CARS24
Наука о данных страдает от перспективы, мы пытаемся пересмотреть ее через нашу «платформу данных». На первый взгляд, мы просто еще одна вертикаль в организации, которая пытается помочь бизнесу стать более эффективным. Мы также можем посмотреть на это с более широкой точки зрения и сказать, что мы просто еще одна часть головоломки. Но когда мы увеличим масштаб, мы понимаем, что мы совсем другая головоломка. Что мы делаем? Мы уходим от монолитного вида услуг DS. Когда мы говорим..
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..
Кластеризация K-средних и варианты ее использования в домене безопасности
Активность интернет-пользователей увеличивается из года в год и оказывает влияние на поведение самих пользователей. Оценка поведения пользователя часто основывается только на взаимодействии через Интернет, не зная о каких-либо других действиях. Журнал активности можно использовать как еще один способ изучения поведения пользователя. Журнал интернет-активности является одним из типов больших данных, поэтому использование интеллектуального анализа данных с помощью метода K-средних можно..
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..