MLOps

MLOps, DevOps prensiplerini yapay zeka ve makine öğrenimi iş akışlarına uygulayarak işletmelerin model geliştirme, dağıtım ve bakım süreçlerini otomatikleştirmesine yardımcı olur. MLOps araçlarını karşılaştırıyoruz, en iyi uygulamaları açıklıyoruz ve model kayması ve tekrarlanabilirlik gibi zorlukları ele alıyoruz.

Tekrarlanabilir Yapay Zeka: Neden Önemli ve Nasıl Geliştirilir

MLOps

İçgörü

23 Haz

Tekrarlanabilirlik bilimsel araştırmanın temel bir parçasıdır. Araştırmacıların ve yapay zeka ekiplerinin, açıkça tanımlanmış koşullar altında bir sonucun tekrar elde edilip edilemeyeceğini kontrol etmelerini sağlar. OECD'nin bilimde yapay zeka üzerine hazırladığı bir rapor, yapay zeka araştırmalarının daha geniş tekrarlanabilirlik krizinden kaçamadığını savunuyor. Görüntü tanıma, doğal dil işleme, pekiştirmeli öğrenme, öneri sistemleri, tıp ve sosyal bilimler genelinde…

Devamını Oku

MLOps

Açık Dünya Değerlendirmesi

18 Haz

45'ten Fazla MLOps Aracını Karşılaştırın

Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps), model dağıtımından bakıma kadar makine öğrenimine DevOps ilkelerini getirerek eğitim ve dağıtım hatları arasındaki geçişleri otomatikleştirir. Aşağıdaki gibi ML yaşam döngüsünün farklı bileşenleri için 45'ten fazla MLOps aracını keşfedin: Farklı sektörlerden kuruluşların 63%'si ve teknoloji sektöründe 72%'si açık kaynaklı AI araçlarını kullandığını bildirirken, katılımcıların dörtte üçünden fazlası (76%) önümüzdeki yıl açık…