В последние годы машинное обучение стало одним из самых модных словечек в технологической индустрии. Как компании, так и частные лица изо всех сил пытаются внедрить алгоритмы машинного обучения в свои рабочие процессы в надежде получить конкурентное преимущество. Однако в погоне за внедрением этой передовой технологии легко забыть, что именно рабочий процесс определяет успех любого проекта. На самом деле гораздо важнее сосредоточиться на рабочем процессе, чем на машинном обучении.

Рабочий процесс машинного обучения (Google Cloud) В традиционном вычислительном алгоритме программа, которую мы создаем, выполняет свои задачи в соответствии с конкретными и эксклюзивными инструкциями, для которых она была создана, что является серьезным ограничением для традиционной компьютерной программы. С алгоритмами машинного обучения (ML) мы используем другой подход. Мы создаем модели машинного обучения, чтобы они могли учиться сами и находить решения проблем без явного..

В последние годы развитие искусственного интеллекта стало повсеместным, современные модели ежедневно открываются в открытом доступе, и компании борются за лучших специалистов по обработке данных и инженеров по машинному обучению, все с одной целью: создавать огромная ценность за счет использования возможностей искусственного интеллекта. Звучит здорово, но реальность сурова, так как обычно лишь небольшой процент моделей попадает в производство и остается там. В этом сообщении блога мы..