Публикации по теме 'pipeline'
Начиная с наборов данных TensorFlow — часть 1; Введение в tf.datasets
TensorFlow, удивительная экосистема для машинного обучения и глубокого обучения, поставляется с множеством мощных библиотек и инструментов, которые позволяют инженеру/исследователю беспрепятственно работать от предварительной обработки данных, создания моделей и т. д. до развертывания их в производстве. Одна интересная библиотека, с которой я столкнулся во время своей работы, — это библиотека TensorFlow Datasets (tfds). Библиотека наборов данных TensorFlow поставляется с множеством..
Создание единого конвейера для шагов машинного обучения
От преобразования ввода до поиска по сетке с помощью scikit-learn
"Один конвейер, чтобы управлять ими всеми, Один конвейер, чтобы найти их, Один конвейер, чтобы собрать их всех и по яркости соответствовать им". ”
Когда мы смотрим на Оглавление книги по машинному обучению на рынке (например, G ́er on, 2019 ), мы видим, что после получения данных и их визуализации для получения информации, в целом, есть такие этапы, как очистка данных, преобразование и обработка атрибутов данных,..
Введение в TorchData: пошаговое руководство с концептуальными подписями 3M
Узнайте, как использовать TorchData и DataPipes для эффективной потоковой передачи больших наборов данных, таких как Conceptual Captions 3M.
Обзор
При работе с большими наборами данных, особенно при глубоком обучении, загружать их локально для обучения может быть нецелесообразно. Вместо этого потоковая передача набора данных непосредственно во время обучения может быть более эффективным подходом. В этом руководстве мы представим библиотеку TorchData и продемонстрируем, как..
Конвейеры : Flyte и Kubeflow
В этой записи я хочу дать вам представление о следующих вопросах:
Проблемы с существующими структурами оркестровки Чем отличаются Kubeflow и Flyte? Почему Flyte — это инструмент, который вы, возможно, захотите изучить? Чем он отличается от существующих альтернатив? Набирает ли популярность Flyte? Насколько сложно начать?
Контекст: набор инструментов машинного обучения
Оркестрация Фреймворки Реальность
Определение последовательности шагов, которые являются идемпотентными,..
Создание пайплайна с помощью Sklearn
Конвейер — это функция, которая встраивает рабочие процессы в ваше приложение для машинного обучения. Это не обязательно для развертывания вашего приложения, но оно предлагает множество преимуществ для приложения или проекта машинного обучения. Подробнее можно прочитать в официальной документации . Конвейер похож на оркестровку рабочего процесса и предлагается в различных средах, таких как воздушный поток, а Amazon SageMaker предлагает конвейер как часть CI/CD (инфраструктура..
Конвейеры в машинном обучении
Мой путь обучения
Мой опыт работы с Python как с языком был таким, что я обычно мог решить проблемы методом грубой силы, а затем вернуться и упростить, изменить и оптимизировать. Мне было интересно, поскольку я учусь выполнять сквозные проекты, ориентированные на алгоритмы машинного обучения, этот подход не обязательно работает. Кажется, что в большинстве моих проектов после того, как я получил достаточно чистых данных, чтобы начать вменение, «SimpleImputer» не хочет сотрудничать...
Стандартизируйте решение задач машинного обучения с помощью SKlearn Pipeline — Часть 2
Это продолжение статьи — часть -1 . В предыдущей статье мы обсуждали, что такое Pipeline и как его определить. Короче говоря, конвейер — это полезный инструмент для инкапсуляции нескольких различных преобразований с оценщиком в объекте, как показано ниже —
В большинстве примеров, демонстрирующих Sklearn Pipeline, используются предварительно определенные методы обучения Sci-kit, но в реальных случаях все не так просто. Здесь, в этой статье, мы увидим, как мы можем настроить класс..
