Публикации по теме 'mlops'
Что такое машинное обучение?
В наши дни термин «машинное обучение» используется как волшебное слово. Все говорят о машинном обучении так, как будто оно решает практически любые наши проблемы. Но если вы посмотрите на него, вы поймете, что это всего лишь кусок причудливого кода математического программирования.
Почему назвали это машинным обучением:
То, что мы обычно думаем об ИИ, — это AGI, искусственный общий интеллект, который мы можем видеть во многих фантастических фильмах. Но сделать ОИИ очень сложно,..
Kubernetes, часть I
Изучение Kubernetes в качестве инженера MLOps
В последние годы область машинного обучения добилась значительного прогресса. Были выпущены большие модели языка и зрения с сотнями миллиардов параметров. Эти модели хороши в том, что они делают, но аспекты разработки программного обеспечения и эксплуатации их в режиме реального времени менее известны.
Для инженера по машинному обучению создание отличной модели становится проще, но ее развертывание остается серьезной проблемой. В рамках..
Почему я отказался от науки о данных. Прочтите это, чтобы понять.
Это была моя реакция, когда я впервые увидел машинное обучение в своей степени в области компьютерных наук.
Через несколько лет я также получил степень магистра в области глубокого обучения. До сегодняшнего дня я все еще думаю, что это сумасшедший и красивый район.
Что ж, «жизнь не усыпана розами»
После получения степени в области компьютерных наук я впервые вышел на рынок труда в качестве бэкенд-разработчика. Я проработал около двух лет и перешел на разработку данных...
Как построить и запустить весь жизненный цикл сквозного машинного обучения с помощью масштабируемых компонентов
Сквозные проекты MLOps масштаба предприятия: обзор
Машинное обучение (ML) в масштабе предприятия требует использования надежных масштабируемых компонентов, которые охватывают весь жизненный цикл ML. В этой серии из шести частей я рассмотрю, как создавать архитектурные компоненты, лежащие в основе каждой фазы жизненного цикла машинного обучения (МО), используя подробный пример музыкальной рекомендации. Весь код для этого сквозного примера можно найти здесь .
Сотрудничество..
Новые материалы
5 простых концепций Python, ставших сложными
#заранее извините
1) Переменные
x = 4
y = 5
Переменная в Python — это символическое представление объекта. После присвоения некоторого объекта переменной Python мы приобретаем..
«Освоение вероятности: изучение совместной, предельной, условной вероятности и теоремы Байеса —…
Виды вероятности:
Совместная вероятность Предельная вероятность Условная вероятность
Диаграмма Венна в вероятностях:
В “Set Theory” мы создаем диаграмму Венна...
Основы Spring: Bean-компоненты, контейнер и внедрение зависимостей
Как лего может помочь нашему пониманию
Когда мы начинаем использовать Spring, нам бросают много терминов, и может быть трудно понять, что они все означают.
Итак, мы разберем основы и будем..
Отслеживание состояния с течением времени с дифференцированием снимков
Время от времени что-то происходит и революционизирует часть моего рабочего процесса разработки. Что-то более забавное вместо типичного утомительного и утомительного процесса разработки. В..
Я предполагаю, что вы имеете в виду методы обработки категориальных данных.
Я предполагаю, что вы имеете в виду методы обработки категориальных данных. Пожалуйста, проверьте мой пост Инструментарий специалиста по данным для кодирования категориальных переменных в..
Игра в прятки с данными
Игра в прятки с данными
Я хотел бы, чтобы вы сделали мне одолжение и ответили на следующие вопросы. Гуглить можно в любое время, здесь никто не забивается.
Сколько регионов в Гане?
А как..
«Раскрытие математических рассуждений с помощью Microsoft MathPrompter и моделей больших языков»
TL;DR:
MathPrompter от Microsoft показывает, как использовать математические рассуждения с большими языковыми моделями; 4-этапный процесс для улучшения доверия и рассуждений в математических..