Публикации по теме 'mlops'
Взламываем структуру команды Code of Data Science
В современном мире данные — это главное, и наличие команды по науке о данных похоже на наличие секретного оружия для бизнеса, и то, как вы структурируете свою команду по науке о данных, может значительно повлиять на ее эффективность, результативность и способность генерировать ценные идеи.
Вот почему так важно иметь хорошо структурированную команду, способную справиться со сложной работой и обеспечить качественный результат. В этой статье мы рассмотрим некоторые структуры команд для..
Практическое руководство по прогнозированию оттока клиентов с помощью XGBoost с использованием AWS Sagemaker
Любой бизнес не может позволить себе терять клиентов. Раннее обнаружение неудовлетворенных клиентов дает вам возможность создать стимул остаться с вами. В этой статье обсуждается использование машинного обучения (ML) для автоматического прогнозирования оттока клиентов. Поскольку модели машинного обучения редко дают точные прогнозы, в этом посте также рассматривается, как учитывать относительную стоимость ошибок прогнозирования при расчете финансовых последствий применения машинного..
Насколько хороши ваши лучшие практики ML?
Джордж Шулиарас , Корнел Кельчевский , Амит Бека , Давид Конопницкий и Лукас Бернарди
Введение
В области разработки программного обеспечения лучшие практики служат важной частью обсуждения того, как разрабатывать качественное программное обеспечение, которое можно легко поддерживать, масштабировать, расширять и тестировать. Почему мы упоминаем обслуживание, масштабируемость, расширяемость или тестирование? Это лишь некоторые из возможных атрибутов, которые вы, возможно, захотите..
Понимание управляемых параметров для запуска/вывода вашей большой языковой модели
Эта статья помогает понять параметры/настройки при выводе вашей большой языковой модели.
Во время логического вывода или генерации текста в больших языковых моделях можно управлять некоторыми параметрами и методами, чтобы влиять на вывод. Эти настройки относятся к этапу вывода и не влияют на обучение модели. Вот несколько примеров:
Максимальная длина: этот параметр определяет максимальную длину генерируемого вывода. Он позволяет ограничить количество генерируемых токенов, чтобы..
Моя идеальная инфраструктура MLOps
Без жаргона (надеюсь) — от непрофессионала
Какую ценность создает машинное обучение?
Машинное обучение позволяет:
достоверные, непредвзятые и релевантные прогнозы, легко доступны нужным людям в организации через Приложения
Что мешает машинному обучению создавать ценность?
Вот несколько реальных цитат, которым я был свидетелем:
Ребята из приложения не могут использовать мою модель
ЭТО боль. Они придумывают неубедительные оправдания, «оскорбляя» мою модель.
Модель..
Как определить объем и критерии успеха для ваших проектов машинного обучения
Первый шаг к стандартизации ваших экспериментов
Примечание редактора. Обязательно ознакомьтесь с нашим сеансом Часы работы , посвященным масштабам и успехам, на нашем канале YouTube .
Я слышал это так много раз, что это начинает действовать мне на нервы: «Машинное обучение похоже на Дикий Запад».
Я понимаю, отраслевые стандарты скудны. Забудьте об отрасли, даже у команд в одной организации могут быть совершенно разные методологии подхода к системе машинного обучения.
Мы..
Улучшите свою игру машинного обучения с помощью TFX: использование возможностей инструментов с открытым исходным кодом
Машинное обучение (ML) стало важным инструментом для предприятий любого размера, позволяя организациям использовать данные для получения ценной информации и принятия более обоснованных решений. Однако создание и развертывание готовых конвейеров машинного обучения может быть сложным и трудоемким процессом. Именно здесь на помощь приходит TensorFlow Extended (TFX).
TensorFlow Extended (TFX) — это платформа машинного обучения в масштабах Google, основанная на TensorFlow. Он..
