iT邦幫忙

mlops相關文章
共有 144 則文章
0 Like 0 留言 1247 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 23
然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列 第 23 篇

技術 [Day 23] 資料旅程 — 好想出去玩 V1.0 ٩(●ᴗ●)۶

If you don't know the provenance or the source of the artifact, it's not scienc...

chihying ‧ 2021-10-08
0 Like 0 留言 1237 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 26
從 AI 落地談 MLOps 系列 第 26 篇

技術 Day 26 : 公平指標與實作 Fairness Indicators

模型公平性的思考 隨著 AI 對於各領域和社會的影響逐漸增加，建立公平且可包容所有人的系統至關重要，為達到負責任的 AI，重視公平性，實踐以人為本的設計初衷...

威利斯 ‧ 2021-09-26
0 Like 0 留言 1232 瀏覽
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
0 Like 0 留言 1232 瀏覽
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
0 Like 0 留言 1160 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 25
談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運 系列 第 25 篇

技術 透過機器學習審查合約書的4個優點

根據《哈佛商業評論》分享的一項報告數據，“低效率的合約管理流程會導致公司在特定交易中損失 5% 到 40% 的價值。”，也因此，更好的合約管理可以提高效率、生產...

bymiachang ‧ 2021-09-25 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞
0 Like 0 留言 1151 瀏覽
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
0 Like 0 留言 1146 瀏覽
鐵人賽 DevOps DAY 9
30 Days of MLOps 系列 第 9 篇

技術 透過 REST API 與 Model 互動 - 30 Days of MLOps

取得 Model 的狀態資訊 API 語法 GET http://host:port/v1/models/${MODEL_NAME}[/versions/${V...

alincode ‧ 2020-09-24
0 Like 0 留言 1145 瀏覽
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
0 Like 0 留言 1144 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 4
談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運 系列 第 4 篇

技術 為什麼87% 的資料科學專案沒辦法產品化？ | MLOps落地指南 - 技術篇

“為什麼87% 的資料科學專案沒辦法產品化？”在Transform 2019 of VentureBeat[1] 的一篇報導給予了這樣的宣告。這並不是一個小數字...

bymiachang ‧ 2021-09-04 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞
0 Like 0 留言 1142 瀏覽

技術 【Azure MLOps - 7】建立CD pipeline:把機器學習模型部署到production area

本次建立的CD pipeline中，會有兩個部分:(1)模型自動部署到測試環境(staging area) (上篇文章)(2)模型自動部署到正式環境(produ...

silviasu ‧ 2023-02-02
0 Like 0 留言 1108 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 15
然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列 第 15 篇

技術 [Day 15] ML 實驗管理 — 翻開覆蓋的陷阱卡~ 記帳小本本!

All life is an experiment. The more experiments you make the better. — Ralph Wa...

chihying ‧ 2021-09-30
0 Like 0 留言 1097 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 26
然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列 第 26 篇

技術 [Day 26] Final Project (2/5) — 準備開始

接下來幾天的文章會像料理節目一樣，用我事先準備好的材料 (模型、App...) 來進行說明，底下就來整理一下會做的事情吧。 材料: 資料：Kaggle 300...

chihying ‧ 2021-10-11
0 Like 0 留言 1093 瀏覽
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
0 Like 0 留言 1083 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 22
談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運 系列 第 22 篇

技術 MLOps在金融產業：模型監控(資料漂移與特徵漂移)

線上模型的偏差漂移 Amazon SageMaker Clarify 偏差監控的功能可以幫助資料科學家和機器學習工程師定期監控偏差預測。這些報告可以在SageM...

bymiachang ‧ 2021-09-22 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞
0 Like 0 留言 1064 瀏覽
鐵人賽 DevOps DAY 13
30 Days of MLOps 系列 第 13 篇

技術 輸出可以 Serving 的 Model

這篇看錯方向，看到 tf v1 的文件去了，之後會再把內容更新成 v2 的。 步驟 定義 Serving interface 存成 Save Model...

alincode ‧ 2020-09-28
0 Like 0 留言 1049 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 6
然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列 第 6 篇

技術 [Day 06] 監控、維護 — 自己開一家徵信社吧!

大家好，在開始之前先祝大家中秋節快樂~~ 監控 (Monitor) 最常見的監控方法為儀表板 (Dashboard)，依照專案可選擇適當的監控指標，而監控指標的...

chihying ‧ 2021-09-21
0 Like 0 留言 1029 瀏覽
鐵人賽 DevOps DAY 8
30 Days of MLOps 系列 第 8 篇

技術 Serving 多個 Model - 30 Days of MLOps

如果你多個 Model，用啟動參數來管理，就有點太麻煩了。 這時候你可以使用 model_config.conf model_config_list { c...

alincode ‧ 2020-09-23
0 Like 0 留言 1020 瀏覽
鐵人賽 Software Development DAY 16
Microservices in Action: with example in Node.js 系列 第 16 篇

技術 Production 環境 CI/CD

步驟說明 Step1: 打包客製化的 image docker build -f docker/auth-server.Dockerfile --build-a...

alincode ‧ 2020-10-01
0 Like 0 留言 1006 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 10
然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列 第 10 篇

技術 [Day 10] 模型達到商業指標的挑戰 — Test set performance 的殞落

Achieving low average tested error isn't good enough for a project. 前言 昨天談到大部分...

chihying ‧ 2021-09-25
0 Like 0 留言 996 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 25
談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運 系列 第 29 篇

技術 負責任的機器學習專案

機器學習的應用程式，介於使用者面向服務、統計學和計算機科學有所交集的領域。使用者面向服務包含個別用戶以及企業用戶。當機器學習服務在市場上愈來愈常見的同時，我們也...

bymiachang ‧ 2021-09-30 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞
0 Like 0 留言 990 瀏覽

技術 Dataiku 介紹｜以製造業 AI 預測性維護為例 Predictive Maintenance

那些「擁有高資產設備」的企業，對於工廠機器設備檢測、監控與預測性維護（Predictive Maintenance） 都不陌生，預測性維護已經是最常被優先實踐的...

yl510 ‧ 2022-07-20
0 Like 0 留言 986 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 20
談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運 系列 第 20 篇

技術 MLOps在金融產業：模型的可解釋性與公平性

有一些模型像是邏輯回歸和決策樹，背後運作的原因相當簡單明瞭，容易解釋模型是如何得出其輸出的。但隨著更多特徵的添加或更複雜的機器學習模型的使用，可解釋性變得更加困...

bymiachang ‧ 2021-09-20 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞
0 Like 0 留言 959 瀏覽

技術 【Azure MLOps - 1】使用Azure DevOps建立AML pipelines

本篇文章架構 為什麼想要使用CI/CD pipelines 練習教材來源 流程與架構 課前準備 1.為什麼想要使用CI/CD pipelines 用Azur...

silviasu ‧ 2023-01-30
0 Like 0 留言 912 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 25
然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列 第 25 篇

技術 [Day 25] Final Project (1/5) — 目標、計畫說明

目標：資料飛輪 在 [Day 02] Why MLOps — 從"地平說" 走向宇宙 我們提到了資料飛輪 (Data Flywheel) 代...

chihying ‧ 2021-10-10
0 Like 0 留言 902 瀏覽
鐵人賽 AI & Data DAY 19
談MLOps - 模型、專案架構、產品化及維運 系列 第 19 篇

技術 MLOps在金融產業：看懂金融審計如何導入ML專案(附所需文件清單)

在algorithmia的 2021 年報告顯示，大多數組織在機器學習方面面臨一定程度的監管負擔，67% 的組織必須遵守多項法規。這些法規包含ISO, OCC,...

bymiachang ‧ 2021-09-19 ‧團隊能去健身房後發現硬舉退步一百公斤的五隻雞
0 Like 0 留言 881 瀏覽
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
0 Like 0 留言 853 瀏覽
鐵人賽 DevOps DAY 14
30 Days of MLOps 系列 第 14 篇

技術 SignatureDefs

TensorFlow Serving 提供高層次的 API，但要使用這些 API， Model 必須要包含一個或多個 SignatureDefs，明確的定義了...

alincode ‧ 2020-09-29
0 Like 0 留言 835 瀏覽

技術 【Azure MLOps - 3】使用Azure DevOps建立訓練模型的CI pipeline(上)

在上一篇【Azure MLOps - 2】使用Azure DevOps建立專案與連線設定，做完:(1)在Azure DevOps建立專案(2)為了能讓DevOp...

silviasu ‧ 2023-01-31
0 Like 0 留言 833 瀏覽
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
0 Like 0 留言 807 瀏覽
鐵人賽 DevOps DAY 11
30 Days of MLOps 系列 第 11 篇

技術 呼叫 Predict API - 30 Days of MLOps

呼叫預測(Predict) API 取得 Model 的預測結果 語法 POST http://host:port/v1/models/${MODEL_NAME...

alincode ‧ 2020-09-26
iThome鐵人賽
參賽組數
1123 組
團體組數
52 組
累計文章數
23096 篇
完賽人數
656 人
iT+看影片追技術 看影片追技術 看更多
熱門tag 看更多
15th鐵人賽 13th鐵人賽 14th鐵人賽 12th鐵人賽 11th鐵人賽 鐵人賽 2019鐵人賽 2018鐵人賽 javascript 2017鐵人賽 python windows php c# windows server linux css 程式設計 react vue.js
熱門問題
熱門回答
熱門文章
IT邦幫忙