Пошаговое руководство по интеграции моделей SQL в экосистему MLflow Введение В постоянно развивающемся мире машинного обучения необходимость беспрепятственного управления сквозным жизненным циклом моделей стала первостепенной. Именно здесь в дело вступает MLflow, платформа с открытым исходным кодом, чтобы упростить сложный процесс. В этом подробном руководстве мы отправимся в путешествие, чтобы раскрыть сочетание моделей на основе SQL и возможностей MLflow. Наша основная цель..

Применение MLflow к существующему проекту машинного обучения Что такое MLflow? MLflow — это платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения, включая эксперименты, воспроизводимость, развертывание и центральный реестр моделей. В настоящее время MLflow предлагает четыре компонента: Отслеживание Млфлоу Млфлов проекты Модели MLflow Реестр Млфлов В этом примере мы собираемся использовать существующий пример Keras Tensorflow и добавить к нему..

Когда Касс Санстейн, Даниэль Канеман и Оливье Сибони выпустили свою книгу Шум: недостаток человеческого суждения , они затронули неудобную истину: люди удивительно непоследовательны в принятии решений. В резюме, опубликованном в Harvard Business Review, авторы рассказывают о том, как на суждения широкого круга профессионалов, от оценщиков кредитно-рейтинговых агентств, врачей в отделениях неотложной помощи, страховщиков кредита и страхования сильно повлияли не относящиеся к делу факторы,..

MLflow — это платформа для управления сквозным жизненным циклом машинного обучения. MLflow играет решающую роль в решении задачи выбора лучшей модели из набора экспериментов. Часто люди сталкиваются с трудностями при определении наиболее оптимальной модели на основе своих экспериментов, MLflow старательно регистрирует всю необходимую информацию и подробности об эксперименте, которые можно использовать в процессе выбора лучшей модели. Благодаря обширным возможностям ведения журналов..

Взглянем на общий реестр моделей из InfinStor MLflow. Еще одной важной возможностью MLflow является реестр моделей, который также важен для науки о данных и создания приложений ИИ. Это система, в которой специалисты по данным могут объединять модели и делиться ими с другими участниками. Управление моделями может быть утомительным на крупных предприятиях с искусственным интеллектом, где есть множество групп моделей и данных. С помощью реестра моделей MLflow специалисты по обработке..