Публикации по теме 'mlops'
Практическое руководство по проектированию функций в Python
Изучите основные методы и инструменты для эффективной разработки функций в Python
Разработка функций - один из важнейших навыков, необходимых в науке о данных и машинном обучении. Это имеет большое влияние на производительность моделей машинного обучения и даже на качество информации, полученной в ходе исследовательского анализа данных (EDA).
В этой статье мы познакомимся с некоторыми важными методами и инструментами, которые помогут вам правильно извлекать, готовить и..
𝗙𝗲𝗲𝗱𝗯𝗮𝗰𝗸 𝗟𝗼𝗼𝗽𝘀 𝗶𝗻 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗦𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀
Обычный проект машинного обучения состоит из 4 основных этапов:
𝟭: этап формирования идей, на котором бизнес встречается со специалистами по данным, чтобы выдвинуть гипотезу, которая затем оценивается на предмет ее осуществимости.
𝟮: экспериментирование с доступными активами данных для построения PoC модели.
𝟯: Затем модель создается путем преобразования ее в систему машинного обучения — в современных MLOps это обычно означает развертывание конвейера машинного обучения в..
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..