MLOps w świecie DevOps: jak spiąć modele ML z pipeline’ami CI/CD
Poznaj praktyczne podejście do MLOps: integracja modeli ML z pipeline’ami CI/CD, monitoring, ciągły trening i kontrola driftu danych
ODKRYWAJ WIEDZĘ
Machine Learning to materiały o wdrażaniu modeli uczenia maszynowego w realiach zespołów IT i procesów biznesowych. Kategoria obejmuje MLOps, integrację modeli z pipeline’ami CI/CD, podział odpowiedzialności między biznesem, bezpieczeństwem i technologią oraz pracę z ograniczonymi zbiorami danych. Omawiamy też architektury, takie jak Graph Attention Networks, i formaty ułatwiające inferencję w różnych środowiskach.
Poznaj praktyczne podejście do MLOps: integracja modeli ML z pipeline’ami CI/CD, monitoring, ciągły trening i kontrola driftu danych
Zobacz, jak jasno podzielić odpowiedzialność za machine learning między IT, biznes i bezpieczeństwo, by uniknąć chaosu i ryzyk w organizacji
Small data revolution: uczenie z minimalnej próbki to nowa metoda analiz danych, która pokazuje, że nie zawsze potrzebujemy ogromnych zbiorów danych…
Nowy paradygmat dla analizy danych grafowych - Graph Attention Networks (GAT) rewolucjonizują sposób, w jaki możemy analizować zależności między węzłami w…
ONNX, czyli Open Neural Network Exchange, to otwarty format wymiany danych pomiędzy różnymi środowiskami do tworzenia i trenowania modeli uczenia maszynowego.…