درباره نویسنده

27 دیدگاه

  1. ناشناس

    استقرار مدل های ML برای تولید

    پاسخ
  2. مبصّری

    بررسی و تجزیه و تحلیل کارائی داده ها ، در صورت لزوم ارائه پیشنهاد جهت ثبت یا حذف داده های جدید به منظور بهبود کارائی سیستم .

    پاسخ
  3. یاسین

    توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری. یعنی ابزارها یا pipeline را برای استقرار مدل‌های یادگیری و محصول‌سازی خدمات ارائه دهد.

    پاسخ
  4. سلطانی

    با سلام و خسته نباشید
    ششمین مسئولیت استقرار مدل های ماشین لرنینگ برای تولید هست.

    پاسخ
  5. سما سلطانی

    سما سلطانی

    با سلام و خسته نباشید
    ششمین مسئولیت استقرار مدل های ماشین لرنینگ برای تولید هست.

    پاسخ
  6. وفا

    ششمین مورد میشه استقرار مدل های ML .
    به عنوان یه Junior DE،به نظر من، نکته ای که تو حرفه مهندسی داده وجود داره ، بنا به پروژه ای که روش کار میکنیم هر کدوم از این نقش ها میتونن پر رنگ تر یا کم رنگ تر بشن، پس مهم اینکه به عنوان یه مهندس داده برای شروع کار تو این حرفه ، نسبت به کل Data Life Cycle اطلاعات جنرال داشته باشیم و با توجه به علاقه خودمون مهارتمون رو تو زمینه ای که علاقمند هستیم توسعه بدیم .

    پاسخ
  7. علی ورزشی

    استقرار مدل های ML برای تولید.

    Responsibilities of a data engineer

    1. Move data between systems
    2. Manage data warehouse
    3. Schedule, execute, and monitor data pipelines
    4. Serve data to the end-users
    5. Data strategy for the company
    6. Deploy ML models to production

    پاسخ
  8. علی ورزشی

    استقرار مدل های ML برای تولید.

    Responsibilities of a data engineer

    1. Move data between systems
    2. Manage data warehouse
    3. Schedule, execute, and monitor data pipelines
    4. Serve data to the end-users
    5. Data strategy for the company
    6. Deploy ML models to production

    پاسخ
  9. ناشناس

    استقرار مدل هایml

    پاسخ
  10. غلامرضا شیخ شعربافان

    غلامرضا شیخ شعربافان

    🔸 استقرار مدل ها برای تولید👇👇👇

    دانشمندان و تحلیلگران داده مدل های پیچیده ای را توسعه می دهند
    که از نزدیک عملکرد یک فرآیند تجاری خاص را نشان میدهد.

    وقتی زمان استقرار این مدل ها فرا میرسد ، مهندسان داده معمولا کسانی هستند
    که آنها را برای استفاده در یک محیط تولید بهینه میکنند

    پاسخ
  11. حسین جوههریان

    استقرار ماشین لرنینگ

    پاسخ
  12. مرتضی حسینی

    استقرار مدلهای یادیگیری ماشین به محصول نهایی
    از جمله بهینه سازی ها – راه اندازی پایپ لاینها و اطمنان از مناسب بودن مدل
    و مانیتورینگ مدلهای یادگیری ماشین

    پاسخ
  13. آرمان اسپیار

    آرمان اسپیار

    آماده سازی داده برای ماشین لرنینگ

    پاسخ
  14. رامین غفرانی

    رامین غفرانی

    ششمین مسئولیت مهندسین داده استقرار و بهینه سازی مدلهای یادگیری ماشین، که توسط تحلیلگر داده توسعه یافته، است.

    پاسخ
  15. هدی معمارزاده

    6.
    Deploy ML models to production
    استقرار مدل های یادگیری ماشین

    پاسخ
  16. حسین

    استقرار مدل های یادگیری ماشین برای تولید

    دانشمندان و تحلیلگران داده مدل‌های پیچیده‌ای را توسعه می‌دهند که از نزدیک عملکرد یک فرآیند تجاری خاص را مدل‌سازی می‌کنند. وقتی زمان استقرار این مدل‌ها فرا می‌رسد، مهندسان داده معمولاً کسانی هستند که آنها را برای استفاده در یک محیط تولید بهینه می‌کنند.

    بهینه سازی آموزش و استنتاج: راه اندازی خط لوله یادگیری دسته ای/آنلاین. اطمینان از اندازه مناسب مدل
    راه اندازی مانیتورینگ: راه اندازی سیستم های مانیتورینگ و ثبت لاگ برای مدل یادگیری ماشین.

    چارچوب های رایج: Seldon core، AWS MLOps

    پاسخ
  17. ندا قلی پور

    ندا قلی پور

    6- استقرار مدل های یادگیری ماشین

    پاسخ
  18. farshi

    استقرار مدل های ML برای تولید

    پاسخ
  19. م-فردی

    استقرار مدلهای ماشین لرنیگ و در کنار آن دیپ لرنیگ میتواند کمک کننده باشد.
    -ایجاد وحفظ راه حلهای مقیاس پذیر ML در تولید
    -ساخت داده و مدیریت زیر ساخت ها
    -جدا سازی مسائلی که نیازمند ارائه راه حل میباشد
    -ایجاد الگوریتم برای بررسی مجموعه وسیعی از داده ها
    -پیاده سازی و تولید برنامه هایی خودآموز برای ماشین ها و تولید نتایج بدون دخالت انسان

    پاسخ
  20. برادران

    با سلام
    ششمین مورد میتونه تامین جامعیت و امنیت داده های کاربران باشه.

    پاسخ
  21. رضا

    استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین.

    پاسخ
  22. فریدون بروجردی

    فریدون بروجردی

    Deploy ML models to production
    Data scientists and analysts develop sophisticated models that closely model the working of a specific business process. When it’s time to deploy these models, data engineers are usually the ones who optimize them to be used in a production environment.

    Optimizing training and inference: Setting up a batch/online learning pipelines. Ensuring the model is appropriately sized.
    Setting up monitoring: Setting up monitoring and logging systems for the ML model.
    Common frameworks: Seldon core, AWS MLOps

    پاسخ
  23. امیرحسین طیاره

    امیرحسین طیاره

    استقرار مدل های ML ( مدلهای ماشین لرنیگ )

    پاسخ
  24. mahafar

    استقرار مدل های ML برای تولید

    پاسخ
  25. داوود

    به کارگیری مدلهای یادگیری ماشین در محصول تولید شده

    پاسخ
  26. عاطفه ناصری

    optimize کردن مدل های یادگیری ماشین
    از طریق :
    1- بهینه سازی آموزش و استنتاج: راه اندازی pipeline های یادگیری دسته ای/آنلاین و اطمینان از اندازه مناسب مدل
    2- راه اندازی سیستم های نظارت و ثبت گزارش برای مدل ML.
    framework های رایج: Seldon، AWS MLOps

    پاسخ
  27. hamed H

    hamed H

    آماده سازی داده برای اعمال الگوریتم های یادگیری و طراحی الگوریتم ها
    تفسیر روندها و الگوهای ایجاد شده

    پاسخ
  28. پویان مجتهدپور

    پویان مجتهدپور

    Deploy ML models to production
    استقرار مدل های ML برای تولید

    پاسخ
  29. پویان مجتهدپور

    پویان مجتهدپور

    Deploy ML models to production
    استقرار مدل های ML برای تولید

    پاسخ
  30. علی

    استقرار مدل های یادگیری ماشین برای تولید

    پاسخ
  31. میلاد

    استقرار مدلهای ماشین لرنینگ

    پاسخ
  32. بادانی

    همه این اقدامات صورت میگیره تا نهایتا در گام ششم این داده ها تبدیل به اطلاعات و دانشی بشه که براحتی از ابتدا از داده های خام قابل مشاهده نبوده تا بتوانند به تصمیم گیری های بهتر افزایش راندمان و کشف الگوها میان داده ها منجر شود. و لازم در این گام از الگوریتم های یادگیری ماشین برای کشف این دانش نهفته در داده ها استفاده بشه.

    پاسخ
  33. مقداد قوامی نژاد

    مقداد قوامی نژاد

    به نظر دوره مناسبی، جهت آنالیز داده ها برای مدیران بانکهای اطلاعاتی و آنالیزرها می باشد

    پاسخ
  34. علی رضا

    علی رضا

    Machine learning algorithm deployment. Machine learning models are designed by data scientists. Data engineers are responsible for deploying those into production environments. This entails providing the model with data stored in a warehouse or coming directly from sources, configuring data attributes, managing computing resources, setting up monitoring tools, etc.

    پاسخ
  35. حامد ابراهیمی

    حامد ابراهیمی

    سلام
    6. مدل های ML را برای تولید مستقر کنید
    دانشمندان و تحلیلگران داده مدل های پیچیده ای را توسعه می دهند که از نزدیک عملکرد یک فرآیند تجاری خاص را مدل می کند. وقتی زمان استقرار این مدل ها فرا می رسد، مهندسان داده معمولاً کسانی هستند که آنها را برای استفاده در یک محیط تولید بهینه می کنند.

    بهینه سازی آموزش و استنتاج: راه اندازی خط لوله یادگیری دسته ای/آنلاین. اطمینان از اندازه مناسب مدل
    راه اندازی نظارت: راه اندازی سیستم های نظارت و ثبت گزارش برای مدل ML.
    چارچوب های رایج: هسته Seldom، AWS MLOps

    پاسخ

ارسال یک نظر

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

تمامی حقوق مادی و معنوی این وب سایت متعلق به نیک آموز می باشد.
این سایت توسط تیم آموزش برنامه نویسی نیک آموز مدیریت می شود.