Все · 30

rss_feed Eugene Yan · 25.05.2020 translateRU

A Practical Guide to Maintaining Machine Learning in Production

Практическое руководство Eugene Yan по поддержке ML-систем в продакшене, продолжающее его пост о шести малоизвестных проблемах после развёртывания. Автор предлагает около 20 практик, сгруппированных п

Machine Learning Ml Engineering Production Ml

3270 сл.

rss_feed Eugene Yan · 18.05.2020 translateRU

6 Little-Known Challenges After Deploying Machine Learning

Юджин Ян описывает шесть малоизвестных проблем, которые возникают уже после деплоя ML-системы, а не до него. Среди них: незаметные изменения схем данных и утечки данных (например, когда поле hospitali

Data Drift Ml Engineering Production Ml

2842 сл.

rss_feed Eugene Yan · 15.03.2020 translateRU

Simpler Experimentation with Jupyter, Papermill, and MLflow

Юджин Янь описывает рабочий процесс для более простых и быстрых ML-экспериментов на основе трёх инструментов: Jupyter, Papermill и MLflow. Проблема, которую он решает: когда нужно прогнать один и тот

Experimentation Ml Engineering Productivity Metrics

1309 сл.

rss_feed Eugene Yan · 06.01.2020 translateRU

Building a Strong Baseline Recommender in PyTorch, on a Laptop

Юджин Ян (Ziyou Yan) описывает построение сильной базовой рекомендательной системы на PyTorch, работающей на обычном ноутбуке с 16 ГБ ОЗУ. В качестве данных используется датасет Amazon (май 1996 – июл

Deep Learning Ml Engineering Recommendation Systems

2684 сл.

rss_feed Andrej Karpathy · 25.04.2019 translateRU

A Recipe for Training Neural Networks

Андрей Карпати делится практическим рецептом обучения нейронных сетей, основанным на двух ключевых наблюдениях: обучение нейросетей — это «дырявая абстракция», а ошибки в нём проявляются молча, не выз

Deep Learning Ml Engineering Prompt Engineering

3894 сл.

rss_feed Eugene Yan · 06.03.2019 translateRU

DATAx - A Production ML system for SEA's Biggest Hospital Group

Юджин Ян рассказывает о выступлении на конференции DATAx, где представил кейс uCare.ai и Parkway Pantai Group — крупнейшей сети больниц Юго-Восточной Азии. Команда разработала ML-систему, которая прог

Healthcare Ai Ml Engineering Production Ml

883 сл.