Публикации по теме 'production'
3 распространенные причины сбоя модели машинного обучения в продакшене
Запуск модели машинного обучения в производство — это крепкий орешек. По словам Криса Чапо , старшего вице-президента по данным и аналитике в Gap, 87% моделей терпят неудачу до того, как будут развернуты. Даже если вы входите в счастливые 13 %, именно здесь начинается настоящая тяжелая работа.
Цикл постоянного мониторинга и поддержки модели называется наукой о данных после развертывания . Это важный шаг, так как наша модель живая и встроена в бизнес-процессы, и каждая ошибка..
Производственная серия ML — Установление базовой модели 3
В этом уроке мы собираемся обсудить лучшие практики для создания базовой модели. Это важно, так как ML — это итеративный процесс, и постоянное улучшение базовой версии помогает сделать приложение качественным.
Пример
Давайте разберемся с этой концепцией с помощью системы распознавания речи, как показано на рисунке (рис. 1) ниже, учитывая, что у нас есть четыре сценария разных типов и соответствующая точность модели в определенной категории.
Анализ для — сравнение с человеческими..
Что вам нужно знать о React перед тем, как перейти на продакшн
React - это сейчас тренд, если вы собираетесь создавать новое приложение. Но есть проблемы для тех, кто с ним не знаком и может подумать, что React прост и удобен.
Я встречал много людей, которые пытались использовать React в качестве продакшена в первый раз, когда они пытались его использовать и придумывали.
«Чёрт возьми, чувак, это катастрофа»
Есть гигантская гора, на которую нужно подняться, прежде чем использовать React.js в своем продукте.
Поэтому я использую React в..
Освоение MLOPS: подробное руководство по революционному развертыванию модели машинного обучения
В следующей серии мы углубимся в глубины знаний, связанных с MLOPS. От самых основ до вершины производства, мы не оставим камня на камне, предоставив вам целостное понимание MLOPS от введения до производства.
Оглавление:
Абсолютные основы MLOPS Фазы Млопс Проблемы
1. Абсолютные основы MLOPS:
Операции машинного обучения (MLOPs) быстро становятся важным компонентом успешного развертывания проектов по обработке и анализу данных на предприятии. Это процесс, который помогает..
Культура MLOps необходима для масштабируемого ИИ
Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) стали повсеместными в повседневном бизнесе. Однако по-прежнему сложно полностью использовать истинный потенциал машинного обучения путем его интеграции в реальные бизнес-процессы. Многие эксперименты с машинным обучением никогда не выходят за пределы стадии прототипа. Это связано с тем, что на этом этапе основная часть работы еще предстоит команде: интеграция решения в существующую ИТ-инфраструктуру компании, его дальнейшее развитие и..
Демистифицируем H2O.ai | Производство
В предыдущих статьях серии «Демистификация H2O» я рассмотрел обзор H2O, как работать с H2O в python и как работать с H2O для непрограммистов, использующих интерфейс H2O's Flow.
Этот пост является частью серии, которая демистифицирует H2O.ai для людей :)
«Часть 1: Демистификация H2O.ai | Обзор"
Часть 2: Демистификация H2O.ai | Использование Python
Часть 3: Демистификация H2O.ai | Использование H2O Flow
Часть 4: Демистификация H2O.ai | Производство
Теперь в этом посте..
Чистый код машинного обучения
Практические принципы разработки программного обеспечения для мастерства машинного обучения
Почему мы должны заботиться о чистом коде машинного обучения (CMLC)?
Ознакомьтесь с моей последней (в работе) книгой по этой теме с примерами кода, подробными обсуждениями и многим другим! Https://leanpub.com/cleanmachinelearningcode
В конце концов, конвейеры машинного обучения (ML) - это конвейеры программного обеспечения. Они полны ненужных сложностей и повторений. Это смешано с..
