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鐵人賽 AI & Data DAY 3

然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列第 3 篇

技術 [Day 03] 機器學習產品生命週期 — 救救我啊我救我

MLOps is an emerging discipline and comprises a set of tools and principles to ...

chihying ‧ 2021-09-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 18

從 AI 落地談 MLOps 系列第 18 篇

技術 Day 18 : 深度學習(神經網絡)自動調參術 - KerasTuner

接續將關注焦點來到 Model 的主題，在您閱讀本系列文章之前，您或許已有建模經驗，在用於生產的機械學習情境，手動調參優化模型與資料是耗費人時的吃重工作，自動...

威利斯 ‧ 2021-09-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 17

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 17 篇

技術 MLOps在金融產業：常見案例與工作流程

在金融產業的ML 在algorithmia的2021 年企業機器學習趨勢調查顯示，關於客戶體驗跟流程自動化的案例，其中幾個比較顯著的，像是改進客戶體驗、增進客戶...

bymiachang ‧ 2021-09-17 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 2

然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列第 2 篇

技術 [Day 02] Why MLOps — 從"地平說" 走向宇宙

Machine learning is now a product engineering discipline. — Josh Tobin 全端深度學習...

chihying ‧ 2021-09-17

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鐵人賽 AI & Data DAY 17

從 AI 落地談 MLOps 系列第 17 篇

技術 Day 17 : 用於生產的機械學習 - 特徵選擇 Feature Selection

特徵選擇是機器學習中的核心概念之一，不相關或部分相關的特徵會對模型性能產生負面影響，也會有效能的問題，適當的挑選與目標變量最相關的特徵集，有助降低模型的複雜性，...

威利斯 ‧ 2021-09-17

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鐵人賽 AI & Data DAY 1

然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列第 1 篇

技術 [Day 01] 前言 — 是誰殺了模型?

緣起不知道大家是否有這樣的經驗，買了一本標榜手把手教學的書，隨書附贈的 GitHub 頁面上有與每個章節搭配的 Jupyter Notebook，有些甚至還有...

chihying ‧ 2021-09-16

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 16 篇

技術案例：MLOps在醫療產業(下) - 3個局限性與4個學習要點

跟AI/ML 有關的監管考量在前一篇的文章指出，在醫療產業中的監管文獻有兩篇。然而這兩篇的內容其實都不是針對ML的案例而寫的。在MDCG的另一個規範MDR/I...

bymiachang ‧ 2021-09-16 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 16

從 AI 落地談 MLOps 系列第 16 篇

技術 Day 16 : 特徵工程 tf.Tramsform 實作

接續 Day 15 的 tf.Tramsform 介紹，今日進行實作，先以TensorFlow Transform 預處理數據的入門範例作為演示過程，官方 C...

威利斯 ‧ 2021-09-16

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 15 篇

技術案例：MLOps在醫療產業(上) - 5個常見案例與3個風險來源

隨著生物醫學數據的增加，機器學習可以提供各式服務來幫助人類。常見的案例像是：診斷問題、藥物發明、虛擬醫療保健等。在醫療產業推機器學習的服務，會遇到哪些常見的監管...

bymiachang ‧ 2021-09-15 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 15

從 AI 落地談 MLOps 系列第 15 篇

技術 Day 15 : 特徵工程 tf.Tramsform 介紹

特徵工程是機械學習相當重要的一環，有處理數據以及實行 ML/DL 任務經驗者對特徵工程一定不陌生，一般來說常以 Pandas 及 Sklearn 完成任務，也...

威利斯 ‧ 2021-09-15

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鐵人賽 AI & Data DAY 14

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 14 篇

技術案例：AWS MLOps Framework - AWS CloudFormation 模板，部署單帳號版本

此解決方案使用 AWS CloudFormation 來自動化部署。它包括以下兩個模板 — 單帳戶部署選項和多帳戶部署選項。接下來我們簡單認識一下AWS Clo...

bymiachang ‧ 2021-09-14 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 14

從 AI 落地談 MLOps 系列第 14 篇

技術 Day 14 : 資料驗證 TensorFlow Data Validation (TFDV)

資料是機械學習重要的核心，用於生產的機械學習必須考量大量且快速的資料情境，使用自動化、可擴展的資料分析、驗證以及監控方法相當重要。 TensorFlow Dat...

威利斯 ‧ 2021-09-14

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鐵人賽 AI & Data DAY 13

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 13 篇

技術案例：AWS MLOps Framework - 成本、架構概覽

昨天看到了AWS MLOps Framework的兩個方案的架構圖，以及解決方案簡介之後，今天想討論的是成本(該解決方案的費用)、哪些工具可以用來估算費用、費用...

bymiachang ‧ 2021-09-13 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 13

從 AI 落地談 MLOps 系列第 13 篇

技術 Day 13 : 弱監督式標註資料 Snorkel (視覺關係偵測篇)

接續 Day 12的弱監督式 Snorkel 範例，今天再花點時間示範用 Snorkel 標註影像資料。 Snorkel 透過簡易廣泛的程式撰寫判斷邏輯後，交...

威利斯 ‧ 2021-09-13

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鐵人賽 AI & Data DAY 12

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 12 篇

技術案例：AWS MLOps Framework - 解決方案介紹

在AWS solutions library你可以找到數十份各式各樣的解決方案參考文件，在這個解決方案圖書館，每一個解決方案都有提供自動部署的文件，讓你可以一鍵...

bymiachang ‧ 2021-09-12 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 12

從 AI 落地談 MLOps 系列第 12 篇

技術 Day 12 : 弱監督式標註資料 Snorkel (spam 入門篇)

當您需要更高效率標註大量資料時，人工標註不符合自動化的機械學習需求，採用靠著程式寫條件就分類完成的 Snokel 就可以參考。而且在2021年 AI 台灣人...

威利斯 ‧ 2021-09-12

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 11 篇

技術案例：在AWS上透過SageMaker跟CodePipeline駕馭MLOps的參考架構(下)

接續上一篇關於專案參加角色與pipeline的介紹，這一篇繼續談論每一區塊需要的服務以及如何依照使用情境的順序將各服務串接。＊圖片來源：使用 MLOps 在...

bymiachang ‧ 2021-09-11 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

從 AI 落地談 MLOps 系列第 11 篇

技術 Day 11 : 用於生產的機械學習 - Data Labeling 資料標註

標註資料與特徵工程是處理資料重要的步驟，目的都是為了讓模型效果最佳化，標註的一致性、特徵工程到位都對模型影響至關重要。現實生活情境的資料標註向來不是件容易的事情...

威利斯 ‧ 2021-09-11

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 10 篇

技術案例：在AWS上透過SageMaker跟CodePipeline駕馭MLOps的參考架構(上)

在經歷了幾篇的MLOps基礎概念之後，想在後面的文章帶大家看看幾個案例。透過案例來學習，會對專案在技術上的架構全貌更清楚。今天選的案例是這篇：Taming Ma...

bymiachang ‧ 2021-09-10 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

從 AI 落地談 MLOps 系列第 10 篇

技術 Day 10 : 用於生產的機械學習 - Data Define 與建立基準

接續介紹 ML 專案生命週期，本日說明第 2 階段「資料 Data」的工作流程，依其說法分為2大步驟，分別為「定義資料及建立基準」及「標註及特徵工程」。是4個...

威利斯 ‧ 2021-09-10

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鐵人賽 AI & Data DAY 9

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 9 篇

技術 DevOps在MLOps當中的角色

我們在前面的寫給MLOps人才培育苦手談論到MLOps是一個需要大家通力合作的一項專案，除了該專案帶來資訊和商業的影響力，在技術上也屬於比較前緣、大部分的團隊都...

bymiachang ‧ 2021-09-09 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 9

從 AI 落地談 MLOps 系列第 9 篇

技術 Day 09 : 用於生產的機械學習 - 定義範疇 Scope

在 Day 05 ML 專案生命週期介紹分為 4 個階段與 7 大主題，第 1 個階段為「定義範疇 Scoping」，相較其他 3 個階段，Scoping 較...

威利斯 ‧ 2021-09-09

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鐵人賽 AI & Data DAY 8

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 8 篇

技術 MLOps專案關於安全性與合規性的10件注意事項

在ML的專案中，從資料的收集、建構模型、測試到部署到產品。這個流程除了需要自動化之外，也需要保有該行業或者市場所需的規範。從企業的管理層面來說，知道要把模型的建...

bymiachang ‧ 2021-09-08 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 8

從 AI 落地談 MLOps 系列第 8 篇

技術 Day 08 : ML 工程師職責與分工

資料團隊組建當各行業意識數據帶來業務成長新動能時，追求卓越的企業意識到要充分運用企業數據，必須組建專門數據團隊，期待專業團隊具有提煉數據價值的慧眼，也期待落...

威利斯 ‧ 2021-09-08

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鐵人賽 AI & Data DAY 7

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 7 篇

技術 ML專案的特徵工程為什麼存在？包含哪些層面？怎麼練手感？

在討論MLOps的過程當中，許多客戶會針對他們有興趣的事情提出不同的問題，像是：模型監測、安全性、常見案例、資料的隱私處理等等。其中一次在談論AWS的ML Le...

bymiachang ‧ 2021-09-07 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 7

從 AI 落地談 MLOps 系列第 7 篇

技術 Day 07 : MLOps 的挑戰與技術要求

在 Day 06 引用與介紹 3 個 MLOps 相關定義，如果 MLOps 是一種工程文化與實踐，旨在 ML 系統開發與 ML 系統操作，實際遇到的挑戰與技術...

威利斯 ‧ 2021-09-07

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鐵人賽 AI & Data DAY 6

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 6 篇

技術從AWS技術白皮書看MLOps解決方案

在談過MLOps在廣泛的定義，以及拆分成團隊、技術、流程三個面向之後。想必大家也開始思考，一個好的專案和解決方案應該要長什麼樣子，有沒有哪些規範可以參考、有沒有...

bymiachang ‧ 2021-09-06 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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鐵人賽 AI & Data DAY 6

從 AI 落地談 MLOps 系列第 6 篇

技術 Day 06 : 什麼是 MLOps

各種商務情境都在思考如何融入 AI 提供更適切的智慧化服務，在Day 04 : 以資料為中心的人工智慧 Data-Centric AI 介紹透過關注資料為中心的...

威利斯 ‧ 2021-09-06

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鐵人賽 AI & Data DAY 5

談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運系列第 5 篇

技術 MLOps 帶給商業與技術流程的5個好處與13個指標 | MLOps落地指南 - 流程篇

MLOps除了ML之外，另一部分則是DevOps(develop operations)。事實上，技術的運作(operation)與商業的運作是密不可分的。其中...

bymiachang ‧ 2021-09-05 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞

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