Что может быть лучше, чем выполнение ваших рабочих (или личных) проектов? Но это не единственный способ улучшить свою карьеру. Есть много не очень простых способов добиться успеха в этой области. Я хочу описать 10 из них. Если вы знаете больше — не стесняйтесь оставлять комментарии! Вам не обязательно использовать их все, просто выберите то, что вам ближе. Кто-то не любит писать, у кого-то нет желания или возможности участвовать в хакатонах. Не корите себя — если вы уже делаете..

Поздравляем Девина Петерсона , вы отлично работаете в Riselab. И я согласен с тем, что бессерверный подход не подходит идеально ни для какой архитектуры. Я только хочу внести свой вклад с более свежей информацией о времени запуска Lambda, потому что сервис и Firecracker (движок с открытым исходным кодом за кулисами) постоянно развиваются. Одна из самых крутых новых функций, которая помогает в этом, — AWS Lambda Layers ! 🚀 Я только что сделал здесь бескомпромиссный бенчмарк ,..

Недавно я работал над алгоритмами машинного обучения, особенно над глубоким обучением. Это действительно успешный метод решения нерешенных проблем в информатике. Я считаю, что в ближайшие дни мы еще поговорим о «глубоком обучении». Нет сомнений в том, что глубокое обучение и нейронные сети эффективны для решения проблем, но есть некоторые проблемы, когда вы пытаетесь подогнать модель глубокого обучения к стеку данных. Одна из них - это вычислительная мощность, которую обычно обеспечивают..

Как сегодня можно сравнить два больших облака с инструментами платформы машинного обучения? Какие особенности имеют значение? Компании, применяющие машинное обучение (ML) в своей организации, имеют набор инструментов в качестве своей платформы ML. При масштабировании организации каждый инженер машинного обучения, архитектор машинного обучения и ИТ-директор должны переоценить свою архитектуру, особенно когда известные поставщики облачных вычислений публикуют свои ежегодные объявления. Как..

Все мы знаем, что 2020 и 2021 годы были ужасными. Однако мы всегда должны смотреть на светлую сторону и оставаться как можно более позитивными. Эти 2 года оказали большое влияние на технологии, особенно на автоматизацию и искусственный интеллект. В этой статье мы выделим некоторые ключевые моменты, которые доказывают, что внимание к машинному обучению будет только расти из-за пандемии. И почему вы должны в это ввязываться! Нам нужно больше автоматизации Из-за пандемии..