Промышленные записки Запуск проектов машинного обучения: что нужно знать Жизненный цикл проектов машинного обучения и анализа данных По моему опыту, проекты машинного обучения бывают самых разных форм и размеров и сильно различаются по своей сложности. В начальных 2000/10-х годах акцент делался на подходе, ориентированном на модели, который я всегда находил немного странным, поскольку я много раз слышал о моделях более привлекательных, чем результаты (ну, это было другое время, и..

Введение в текущие варианты использования и возможности в гигантской отрасли Недавно я задумался о том, как в своих работах я могу обеспечить равную ценность как техническим, так и бизнес-ориентированным профессионалам. К счастью, моя роль консультанта по науке о данных, естественно, предлагает множество интересных тем. Помимо кодирования, мы постоянно просматриваем литературу и статьи, в которых подробно описываются решения на основе данных в различных секторах. Это непрерывное..

Как AutoML будет развивать ландшафт прикладного машинного обучения Если вы читаете это, вы, вероятно, уже знаете, что такое AutoML или автоматизированное машинное обучение. Это инструмент, созданный Google для автоматизации всего конвейера машинного обучения, а Microsoft и Amazon также имеют свои собственные реализации в облаке. Автоматизированное машинное обучение предназначено для проведения широкого и глубокого поиска по обширному ландшафту моделей и гиперпараметров, чтобы найти..

Записки из промышленности Не теряйте неразмеченные данные Оцените слабые места вашей модели и определите наиболее информативные выборки данных среди доступных данных. Ориентированный на данные подход В последнее десятилетие основной тенденцией в области искусственного интеллекта было сосредоточение внимания на создании творческих и сложных моделей. Но в последние годы передовые архитектуры стали доступны всем на популярных языках, таких как Python, и его библиотеках, таких как..

Заметки из индустрии , СЕРИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ Машинное обучение предприятия - Почему сложно построить и обучить «реальную» модель Подробное руководство по жизненному циклу проекта машинного обучения на предприятии, задействованным ролям и проблемам построения моделей на простом английском языке. Что такое Enterprise ML? Что нужно для создания приложения машинного обучения (ML), которое принесет вашей компании реальную пользу для бизнеса? После того, как вы это..

Записки из промышленности Анализ производственных данных с помощью Python: практический пример Мы покажем, как мы можем решить типичную проблему анализа производственных данных, связанную с дрейфом машины / тестера и эталонным тестом, с помощью инструментов Python. Аналитика данных для решения производственных проблем Прежде чем перейти к карьере в области науки о данных (DS) и машинного обучения (ML), я более десяти лет проработал технологом по полупроводникам и дизайнером в..