Публикации по теме 'mlops'
Мониторинг точности машинного обучения
Самая большая проблема с точностью модели машинного обучения заключается в том, что все модели ухудшаются. Сначала они работают хорошо, но по мере изменения реального мира модели больше не отражают основную структуру. И дрейф концепции (значение и совокупность значений прогнозируемого целевого зависимого значения), и дрейф данных (множество значений для независимых стоимостных признаков) в разной степени влияют на все прогностические случаи. Самая важная оставшаяся проблема в жизненном..
Развертывание моделей машинного обучения на Google Cloud Platform (GCP)
Тренируйтесь на Kaggle; развернуть в Google Cloud
Развертывание модели машинного обучения (ML) в производственной среде начинается с фактического построения модели, что можно сделать несколькими способами и с помощью множества инструментов.
Подход и инструменты, используемые на этапе разработки, очень важны для обеспечения плавной интеграции базовых модулей, составляющих конвейер машинного обучения. Если их не принять во внимание перед запуском проекта, велика вероятность того, что..
Понимание MLOps
По мере того, как ML переходит от исследований к бизнес-приложениям, нам необходимо повышать эффективность его рабочих процессов.
Недавно в одной из стартапов Гарри был нанят специалистом по анализу данных. Его работа состоит в том, чтобы использовать полученные знания о машинном обучении (ML) для построения прогнозной модели, чтобы определить, может ли недвижимость иметь страховое возмещение в течение определенного периода. Гарри строит хорошую модель, и все показатели производительности..
День -6 млн операций в секунду
Методы выбора функций-
метод фильтрации метод оболочки
Глубокое обучение
Встроенный метод
Метод лассо
Метод фильтрации-
Корреляция – релевантность функции прогнозирования. Прогнозирование меток по меткам — это корреляция 1,0, в то время как предсказание меток по продолжительности может составлять около 80%.
В корреляции значение, которое не имеет значения, получает значение NaN.
его можно найти с помощью dataset.corr()
Мы используем корреляцию для выбора признаков...
Узнайте о платформах для обработки и анализа данных | xpresso.ai
Платформа для обработки данных представляет собой центр, где все участники проекта по обработке и анализу данных могут собраться и достичь своих целей. Он предоставляет инструменты с открытым исходным кодом и некоторые пользовательские. Это одна из самых важных технологических инноваций, которая изменит характер отрасли. Это позволяет разработчикам быть гибкими, поскольку теперь они могут сосредоточиться на том, что нужно для достижения их миссии. Наука о данных была очень..
Массовое масштабирование проектов ИИ для долгосрочного успеха в бизнесе
Многие организации понимают, что для достижения успеха им необходимо интегрировать ИИ во весь рабочий процесс. Масштабирование корпоративного ИИ окажет огромное влияние на успех компании или нет. Тем не менее, есть правильный способ масштабировать проекты ИИ, и эти компании должны будут определить и сделать это. В последние годы искусственный интеллект стал популярным, что привело к возникновению многих проблем у многих людей в отрасли. Существует большая фрагментация, вызванная тем, что..
Изучение DVC для конвейеров машинного обучения в исследованиях (часть 1)
Это часть 1 / n моей серии руководств по dvc. (работа продолжается)
В последние месяцы частью моей работы стал поиск различных инструментов для управления рабочими процессами машинного обучения для нашей команды в HelmholtzAI . По пути накопилось много материала, поэтому я решил поделиться некоторыми процессами и тем, что я узнал.
Идея состоит в том, чтобы поделиться самим процессом сравнения, а также практическими руководствами по конкретным инструментам. Я начну с последнего,..
