Публикации по теме 'data-pipeline'


Как мне построить конвейер данных для компьютерного зрения?
Трехэтапное руководство по созданию конвейеров данных для компьютерного зрения. Настройка конвейера данных направлена ​​на автоматизацию потоков и передачи данных, выбор данных и управление наборами данных (подробнее о том, что такое конвейер данных, читайте здесь). ). Таким образом, автоматизированные процессы должны быть в центре внимания при построении конвейера данных. В этой статье подробно рассказывается о том, как построить конвейер данных для компьютерного зрения за 3 шага. С..
Аннотации к видео: полное руководство
Процесс добавления аннотаций к видео известен как аннотация видео или маркировка видео. Основная цель аннотирования видео — облегчить компьютерам идентификацию объектов в видео с помощью алгоритмов на основе искусственного интеллекта. Аннотированные видеоролики создают высококачественную справочную базу данных, которую системы с поддержкой компьютерного зрения могут использовать для точной идентификации таких объектов, как автомобили, люди и животные. С ростом числа повседневных задач,..
Отслеживание моделей машинного обучения с помощью MLflow
В своем предыдущем блоге я создал две модели машинного обучения для прогнозирования будущих цен на акции, используя LSTM и Facebook Prophet. Я буду интегрировать MLflow в свой предыдущий проект. Читайте блог здесь: Прогнозирование цен на акции с помощью машинного обучения — LSTM, Prophet Каждому биржевому трейдеру или инвестору было бы полезно получить приблизительный прогноз стоимости акций на ближайшие… medium.com Теперь мы..
10. Написание DAG хорошего воздушного потока
Мои личные заметки из книги «Конвейеры данных с Apache Airflow» Баса Харенслака и Джулиана де Руйтера — глава 3, часть 6 Введение Эта серия постов подытоживает мои выводы из книги Баса Харенслака и Джулиана де Рюйтера. Если вам нравится содержание, вы можете приобрести книгу на Manning .
Основная идея машинного обучения, которую мы часто упускаем из виду
Чаще всего с приложениями машинного обучения мы пытаемся триангулировать модель, которая даст нам наиболее точный прогноз для нашего варианта использования. После обнаружения модели мы точно настраиваем гиперпараметры, чтобы улучшить производительность модели. В нашем итеративном процессе мы могли бы также поэкспериментировать с несколькими моделями для сравнения. К сожалению, по пути машинного обучения мы идем в обход, забывая, что пытаемся получить ценную информацию; вместо этого..
Освоение потока: глубокое погружение в конвейеры данных в современной обработке данных
Введение в конвейеры данных: понимание основ Концепция конвейера — это широко применимый подход, который включает в себя набор последовательно соединенных процессов, при этом выходные данные одного процесса служат входными данными для следующего. Например, в массовом производстве на каждом этапе процесса материалы трансформируются по-разному, и преобразованные материалы перемещаются по конвейеру на следующий этап. Конвейеры данных — это тип конвейера, специально предназначенный для..
От необработанного текста до предсказания модели менее чем за 30 строк Python
Краткое руководство по быстрому изучению конвейеров НЛП Введение Обработка естественного языка (NLP) — это область машинного обучения, которая работает с данными человеческого языка. Работа с человеческим текстом обычно включает в себя стандартные этапы предварительной обработки, такие как очистка данных и преобразование текста в векторы чисел, прежде чем можно будет делать прогнозы с помощью модели машинного обучения. В этой статье мы познакомим вас с примером, объясняющим, как..