Это третий пост в серии из трех частей о создании многоразового конвейера машинного обучения, который запускается с помощью одного файла конфигурации и пяти пользовательских функций. Конвейер основан на точной настройке для целей классификации, работает на распределенных графических процессорах в AWS Sagemaker и использует Huggingface Transformers, Accelerate, Datasets & Evaluate, PyTorch, wandb и другие. Этот пост первоначально появился в Блоге VISO Trust В этом посте будут..

Введение: Эффективное сотрудничество и контроль версий имеют решающее значение для успешных проектов машинного обучения. Bitbucket, популярная платформа для размещения кода на основе Git, и Amazon SageMaker, мощная служба машинного обучения, предлагают бесшовную интеграцию, упрощающую совместную работу, управление кодом и контроль версий. В этой записи блога мы рассмотрим, как связать Bitbucket с Amazon SageMaker, чтобы упростить рабочий процесс для проектов машинного обучения. Шаг..

В последние годы машинное обучение значительно расширилось. Многие предприятия инвестировали в эту технологию и теперь пожинают плоды. Даже если есть много возможностей, влияние побудило гораздо больше компаний выйти на этот рынок и конкурировать за наибольшую долю. С таким растущим спросом на приложения ИИ предложение инструментов и технологий также быстро расширяется. Сегодня ряд систем машинного обучения заявляют, что справляются со всем циклом машинного обучения. Организации не..

Если вы находитесь здесь, на этой странице, то, вероятно, вы рассматриваете сертифицированный AWS машинное обучение — специальный экзамен (MLS-C01) Недавно я с первой попытки сдал сертифицированный экзамен AWS по машинному обучению. Списываю это на удачу :) Почему это сложный сертификат Я определенно считаю, что это один из самых сложных сертификационных экзаменов в области машинного обучения. Стоит поделиться своим впечатлением об этом экзамене для кандидатов, которые..

Sagemaker: Используется для ML Модели легко обучаются с его помощью Возможно развертывание Среда для развертывания безопасна и масштабируема Биллинг зависит от нашего использования Начато 2017 Минусы: сложно для людей, не имеющих опыта программирования; Несмотря на то, что есть более популярные библиотеки и фреймворки машинного обучения, нам все же нужно полагаться на новые выпуски. Плюсы: наша система основана на облаке, и мы платим только за то, что мы используем, и за то,..