Публикации по теме 'mlops'
Введение в MLOps
MLOps, или операции машинного обучения, — это набор методов и инструментов, используемых для оптимизации и управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Целью MLOps является обеспечение эффективной, надежной и масштабируемой разработки, развертывания и обслуживания моделей.
Преимущества MLOps:
MLOps — критически важная практика для организаций, которые полагаются на модели машинного обучения. Одним из ключевых преимуществ MLOps является непрерывное обучение моделей . С..
MLOPS против DEVOPS: в чем ключевые отличия?
MLOps (операции машинного обучения) и DevOps (операции разработки) — две методологии, которые имеют много общего. Оба они направлены на повышение эффективности и надежности разработки и развертывания программного обеспечения. Однако между ними есть некоторые ключевые различия, которые важно понимать.
Фокус . MLOps уделяет особое внимание разработке и развертыванию систем машинного обучения, тогда как DevOps — это более общий подход, который применяется к разработке и..
Наблюдаемость модели в машинном обучении
Мост между решениями, созданными в исследовательских лабораториях, и развернутыми в реальном мире
Существует множество причин, по которым внедрение «доказательных» моделей машинного обучения в реальный мир может пойти не так. В настоящее время компании все еще находятся на этапе, когда показатели успешности моделей машинного обучения значительно различаются при применении к различным реальным приложениям, хотя это не из-за отсутствия попыток.
Большинство крупных технологических..
New Relic: реагируйте быстрее, оптимизируйте лучше и создавайте более совершенное программное обеспечение
Введение
Развитие платформ и инструментов MLOps (Machine Learning Operations) стало значительным событием в области машинного обучения и искусственного интеллекта за последние несколько лет. Инструменты и платформы MLOps предназначены для преодоления разрыва между разработкой моделей машинного обучения и их развертыванием в производственных средах. Он включает в себя набор методов, процессов и инструментов, которые упрощают плавную интеграцию машинного обучения в реальные приложения,..
Прогноз оттока клиентов по кредитным картам
Авторы
Робин Радж | Датский Усмани | Приянка Далмия | Пиюш Кашьяп
Важные ссылки
Ссылка на репозиторий GitHub — https://github.com/apollo-robin/customer-churn Набор данных от Kaggle ( Сакши Гоял, инженер-программист, Wipro ) — ССЫЛКА Отчет о профиле данных с использованием инструмента профилирования Panda — ССЫЛКА Вот ссылка на размещенный сервис на Streamlit — https://share.streamlit.io/apollo-robin/algo_server/main/server.py
Объем проекта и постановка задачи..
Обслуживание моделей TensorFlow
После обучения модели TensorFlow и ее готовности к развертыванию вы, вероятно, захотите перенести ее в производственную среду. К счастью, TensorFlow позволяет сделать это с минимальными усилиями. В этой статье мы будем использовать предварительно обученную модель, сохранять ее и обслуживать с помощью TensorFlow Serving. Пошли!
TensorFlow ModelServer
TensorFlow Serving - это система, созданная с единственной целью - довести модели машинного обучения до производства. ModelServer..
Добавочное машинное обучение для потоковой передачи данных с помощью River: часть 1
Объем данных, генерируемых, обрабатываемых и анализируемых каждый день, увеличивается огромными темпами. Современные интеллектуальные устройства (например, сотовые телефоны, планшеты), устройства IoT и социальные сети (общие твиты, отправленные фотографии в Snapchat) являются одними из ключевых факторов, способствующих этому увеличению генерации и анализа данных. Бернард Марр в своей статье Сколько данных мы создаем каждый день? подробно объясняет, как социальные сети, Интернет..
