Публикации по теме 'automl'
AutoML с использованием MLJar
Поскольку область науки о данных продолжает развиваться, постоянно создается множество инструментов, которые позволяют специалистам по данным сделать свои рабочие процессы максимально эффективными. AutoML — один из таких инструментов, позволяющий специалистам по данным обрабатывать данные с помощью различных методов без необходимости создавать собственные рабочие процессы для каждого набора данных.
Mathworks, создатель Matlab, определяет AutoML как систему, которая «автоматизирует и..
Сравнение AutoML Framework
Часть 2: AutoML с генетическим программированием в TPOT
Автор Тигран Аветисян
В ЧАСТИ 1 нашей серии Сравнение AutoML Framework мы рассмотрели возможности AutoML платформы машинного обучения и анализа данных H2O.
Этот пост будет посвящен одному из конкурентов H2O — TPOT. В частности, в этом посте мы:
· Ознакомьтесь с возможностями AutoML TPOT.
· Проведите параллели между TPOT и H2O с точки зрения реализации, простоты использования, производительности и гибкости.
Мы..
Машинное обучение: важный инструмент в связи с массовым уходом МСП на пенсию
В VROC мы часто слышим от клиентов и партнеров о том, что все большее число инженеров старшего возраста уходят на пенсию, а выпускники часто остаются на сложных операциях, таких как инженерные сети и нефтегазовые заводы. И похоже, что многие отраслевые эксперты (МСП) либо уходят на пенсию, либо переходят на консультационные функции. Фактически, 28,6 миллиона бэби-бумеров в США вышли на пенсию в третьем квартале 2020 года, а пандемию называют ускорителем выхода на пенсию стареющего..
Как ускорить Data Science в вашей компании
Первый шаг (а иногда и последний) консолидации вашей команды специалистов по обработке и анализу данных — гарантировать, что вы сможете приносить пользу как можно быстрее. В настоящее время у нас есть такие инструменты, как Feature Stores и AutoML, для облегчения этих задач.
ЗАЧЕМ МНЕ НУЖЕН ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ МАГАЗИН?
При структурировании рабочих процессов вы должны знать, как специалисты по данным проводят свое время на работе.
Большую часть времени они будут работать с источниками..
Развитие искусственного интеллекта для развития вашего бизнеса
(Вся заслуга в этой информации принадлежит Питеру Грабовски , руководителю сайта Google Austin, Enterprise AI)
Последние несколько лет в Google мы создали горизонтальную команду ИИ, специализирующуюся на машинном обучении (ML) для корпоративных приложений. Это было нелегко, но оказало огромное влияние. Благодаря этому процессу мы выявили множество преимуществ централизованной команды машинного обучения, включая лучший доступ к талантам и улучшенное удержание инженеров, более..
Масштабируйте машинное обучение без бездельников!
Подход, которого придерживается большинство компаний при внедрении программ обработки данных и машинного обучения, заключается в том, чтобы нанимать «бездельников на рабочие места». Промышленные компании и поставщики услуг наняли инженеров по данным, ученых и аналитиков для работы с дронами. Миллионы долларов были потрачены во всем мире на то, чтобы использовать машинное обучение и искусственный интеллект.
Характер работы, как правило, был трудоемким, а получение значимых результатов..
Новая платформа оптимального самоконтроля по Парето от Microsoft автоматически исправляет языковые модели, чтобы…
Большие языковые модели (LLM), несомненно, продемонстрировали огромный потенциал в области обработки и понимания естественного языка. Тем не менее, проблема галлюцинаций остается серьезной проблемой, особенно в реальных приложениях, где требуется высокая степень точности и…
