Версия сайта для слабовидящих
Вчера я нашла очень интересный MLOps-проект, который позволяет построить конвейер поддержки жизненного цикла системы машинного обучения, используя более 50 популярных инструментов. Что такое MyMLOps и как это пригодится ML-инженерам. Что такое MyMLOps: новый сервис для MLOps Чтобы реализовать идеи концепции MLOps автоматизации всего жизненного цикл системы машинного обучения, от подготовки...
Графовые алгоритмы без графовых баз данных: поиск сообществ с Networkx
Недавно мы разбирали, чем внутренне устройство графовых баз данных отличается от реляционных. Поэтому именно графовые базы целесообразно использовать для анализа больших графовов. Однако, на малых датасетах вполне можно обойтись и Python-библиотекой Networkx, что мы и рассмотрим далее на примере анализа банковских транзакций. Python-скрипт поиска сообществ в графе с библиотекой...
ClearML для полного MLOps: примеры и возможности
Чтобы сделать наши курсы для специалистов по Data Science и ML-инженеров еще более полезными, сегодня познакомимся с очень мощным инструментом MLOps – open-source платформой ClearML. Что это такое, как работает, насколько упрощает разработку продуктов Machine Learning, а также зачем бизнесу ClearGPT. Что такое ClearML и как это поможет MLOps-инженеру Концепция...
Пара Python-библиотек для дата-инженера: pandas 2.0 и polars
Что появилось нового в мажорном релизе самой популярной Python-библиотеки pandas, чем она похожа на Rust-пакет с Python API polars и в чем между ними разница: тестирование производительности и польза для дата-инженера. Главные новинки pandas 2.0 3 апреля 2023 года вышел долгожданный релиз Python-библиотеки pandas, которая для многих дата-инженеров, аналитиков данных...
Архитектура MLOps и управление инфраструктурой как кодом
Из каких компонентов состоит архитектура MLOps, что такое инфраструктура как код, как управлять ею с помощью скриптов и почему это нужно на каждом этапе жизненного цикла моделей Machine Learning. Жизненный цикл ML-модели и MLOps MLOps – это набор методов и техник машинного обучения вместе с лучшими практиками разработки, развертывания и...
Статистика vs глубокое обучение для анализа данных временных рядов: что выбрать?
Проблемы анализа данных временных рядов и способы их решения: какие статистические методы и алгоритмы глубокого обучения лучше подходят для прогнозирования. Особенности прогнозирования временных рядов Напомним, временным рядом считается набор данных, каждая точка которого привязана ко времени (час, минуты, дни, месяцы, годы и прочие периоды). Эти данные имеют динамический характер и...
Продуктовое мышление в MLOps и метрики оценки ML-модели
Сегодня посмотрим на MLOps с точки зрения организационного и технического управления, решив вопрос о подходе к разработке ML-системы, а также рассмотрим метрики ее оценки перед развертыванием в production. Управленческий MLOps: 2 подхода к разработке системы Machine Learning Модели машинного обучения могут показывать высокую точность работы своих алгоритмов даже на производственных...
MLOps c Kafka Streams и gRPC: 3 способа развернуть ML-модель в production
Сегодня рассмотрим, как развернуть модель машинного обучения в конвейере Apache Kafka, используя потоковый API технологии удаленного вызова процедур от Google под названием gRPC и сервер ML-моделей TensorFlow Serving. Краткий ликбез по gRPC Напомним, gRPC – это технология интеграции систем, включая клиентский и серверный компоненты, основанная на удаленном вызове процедур в...
MLOps c Python-библиотекой Evidently: обнаружение дрейфа данных в ML-моделях
Зачем нужна Python-библиотека Evidently, и как она помогает специалистам по Data Science выявлять дрейф данных моделей Machine Learning в производственной среде. Знакомимся с еще одним MLOps-инструментом. Что такое дрейф данных, чем это опасно и как его обнаружить В отличие от многих других информационных систем, проекты машинного обучения очень сильно зависят...
Преимущества Apache HBase для метода ближайших соседей
Метод ближайших соседей активно используется в машинном обучении для решения задач классификации в различных бизнес-приложениях. Познакомимся поближе с этим алгоритмом Machine Learning, а также разберем, почему NoSQL-хранилище Apache HBase отлично подходит для работы с ним. Что такое метод ближайших соседей: ликбез по Machine Learning В проектах Machine Learning и приложениях...