Публикации по теме 'cloud-services'


Обучение машинному обучению с помощью ИИ
В прошлом обучение машинному обучению было трудоемким и дорогостоящим процессом. Но сейчас, с помощью ИИ, это стало намного доступнее и доступнее. Обучение Машинному обучению  – это процесс обучения компьютеров обучению на основе данных, а затем поиску закономерностей в данных, которые можно использовать для прогнозирования или решения проблем. Одна из самых важных частей этого процесса называется обучение . Это когда вы даете компьютеру примеры того, что вы хотите, чтобы он..
Будущее облачных вычислений: тенденции и прогнозы
Цель этого блога — дать представление о будущем облачных вычислений, обсуждая текущие тенденции, потенциальные прогнозы и их влияние на различные отрасли. Поскольку облачные вычисления стали важнейшим компонентом цифрового ландшафта, важно изучить достижения и изменения, которые могут произойти в будущем. Анализируя последние тенденции и прогнозы, мы можем предвидеть влияние этих изменений на предприятия, отдельных лиц и технологический сектор в целом. Этот блог призван дать всестороннее..
Я создал платформу машинного обучения на AWS после сдачи экзамена SAP-C01: уровень инфраструктуры
Архитектура - это то, как вещи сочетаются друг с другом ... Как объект, выполняющий функцию, может быть произведением искусства ... Это именно то, что представляет собой каркас, захватывающее произведение искусства! Это третий этап моего пути к созданию платформы машинного обучения (ML) на AWS и продолжение высокоуровневого обзора, представленного в первой статье , а также уровней инфраструктуры и программного обеспечения. демистифицировано в втором . В этой части я собираюсь..
Как перенести рабочий процесс локального машинного обучения на GCP, включая параллельную композитную загрузку
Создание виртуальной машины, настройка записной книжки jupyter, настройка корзины хранилища и загрузка файлов на виртуальную машину с помощью параллельных составных загрузок Вступление Большинство из вас, кто когда-то читал эту статью, сталкивались с препятствиями при запуске программы машинного обучения из-за нехватки оперативной памяти или дискового пространства. Я столкнулся с этой проблемой при попытке решить проблему обнаружения вредоносных программ Microsoft. Это проблема..
машинное обучение в облаке: контейнеры в SageMaker | Багровый ара
От Андреса Альтены, консультанта по науке о данных вступление Этот блог — первый из серии, в которой мы будем направлять вас через машинное обучение в облаке с помощью SageMaker. В этом блоге мы познакомим вас с тем, как SageMaker работает за кулисами. Для этого мы рекомендуем ознакомиться с идеей контейнеров, поскольку SageMaker широко использует контейнеры Docker. В будущих блогах мы подробно рассмотрим, как именно использовать SageMaker, предоставив пошаговые примеры и..
Демократизированный ИИ — ИИ как услуга для всех!
Фон… Несколько лет назад написание программного приложения, выполняющего какие-либо «интеллектуальные функции», было не самой простой задачей. Необходимо создать значительные ноу-хау для определенных фреймворков и библиотек, что означает кривую обучения, деньги в долларах и риск, на который многие не хотели идти. Помню, 8 лет назад, когда я планировал реализовать какой-то алгоритм отслеживания объектов для университетского проекта, мне приходилось читать об оптических потоках,..
Машинное обучение Azure: первые впечатления
Введение Текущий проект Лаборатории информатики Метеобюро на протяжении всего ее существования заключался в описании, прототипировании и оценке того, как могут выглядеть масштабируемые интерактивные вычисления , которые позволяют проводить научный анализ следующего поколения. Это привело к созданию фреймворка и сообщества Pangeo, которые позволяют развертывать такую ​​вычислительную службу с помощью стека стандартных взаимозаменяемых инструментов, выбранных для удовлетворения..