Публикации по теме 'machine-learning-engineer'


Создание конвейера машинного обучения на AWS Sagemaker, часть третья: обучение и вывод
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..
Инженер машинного обучения нового века: смена парадигмы в навыках и подходах
Мир машинного обучения претерпевает значительные изменения. Как человек, работавший над различными проектами по машинному обучению, я недавно наткнулся на термин, который глубоко мне откликнулся: инженер по машинному обучению нового века . Я столкнулся с этим термином во время просмотра Саммита по трансформации искусственного интеллекта в Pine Cone , и он заставил меня задуматься о развивающейся сфере машинного обучения и разработки искусственного интеллекта. В этой статье я расскажу,..
Как Python используется инженерами по машинному обучению
Как Python используется инженерами по машинному обучению Python — популярный язык программирования, который часто используется в машинном обучении. Он известен своей простотой и удобством использования, а также большим и активным сообществом пользователей. В Python доступно множество библиотек и фреймворков, которые делают его отличным выбором для машинного обучения, например TensorFlow, Keras и scikit-learn. Эти библиотеки предоставляют широкий спектр инструментов и возможностей для..
5 главных причин не становиться инженером по машинному обучению
Поймите, что не для вас Вот мои 5 главных причин не становиться инженером по машинному обучению. Я думаю, что быть инженером машинного обучения — это фантастическая карьера, но она не для всех! Я думаю, что есть много людей, у которых есть великие намерения, но этот тип работы - это не то, что им действительно понравится. Я надеюсь, что этот список причин, по которым не стоит становиться инженером по машинному обучению, будет вам полезен! Каждое новое начало исходит из конца..
Предскажите производительность вашей модели (не дожидаясь контрольной группы)
Новый алгоритм от NannyML позволяет оценить производительность модели машинного обучения до того, как станет доступна основная правда. Вот как это работает. Итак, ваша прогностическая модель запущена и работает. Вы разработали, протестировали и, наконец, развернули его. Представляя ее вашим заинтересованным сторонам, вы упоминаете, что модель достигла 75% точности и 25% полноты на данных обратного тестирования. И они говорят: « Но какова эффективность активных клиентов в настоящее..
Что на самом деле делают инженеры по машинному обучению?
Инженеры по машинному обучению играют решающую роль в проектировании, разработке и развертывании моделей и систем машинного обучения для решения реальных проблем. В их обязанности входят различные этапы жизненного цикла машинного обучения. Вот краткий обзор того, чем на самом деле занимаются инженеры по машинному обучению: Понимание проблем и сбор данных. Инженеры по машинному обучению тесно сотрудничают с экспертами в предметной области и заинтересованными сторонами, чтобы понять..
Служба вычислений в Google Cloud для машинного обучения
Говоря об инженерии машинного обучения, нам, безусловно, нужен большой вычислительный ресурс для вычисления результата нашего машинного обучения. Облако Google предлагает четыре доступных ресурса для использования разработчиком машинного обучения или инженером по машинному обучению. Но сначала давайте разберемся с вычислениями… Вычислить Вычисления в сервисе Google Cloud Platform относятся к вычислительной инфраструктуре, созданной Google. В Google Cloud есть четыре типа..