Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Sabina Stanescu - Your First ML model in Production Considerations & Examples

  • Toronto Machine Learning Series (TMLS)
  • 2023-08-16
  • 277
Sabina Stanescu  - Your First ML model in Production Considerations & Examples
  • ok logo

Скачать Sabina Stanescu - Your First ML model in Production Considerations & Examples бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Sabina Stanescu - Your First ML model in Production Considerations & Examples или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Sabina Stanescu - Your First ML model in Production Considerations & Examples бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Sabina Stanescu - Your First ML model in Production Considerations & Examples

Speaker: Sabina Stanescu - Principal Data Scientist, Altair Engineering

Abstract: As Data Science professionals, we want to do innovative, impactful work. Thus, our work on data munging and building machine learning models cannot happen in isolation from business objectives and the infrastructure of our organizations. In this talk, I will explore ways to identify impactful, executable Data Science work, and how to take this work to production.

I will discuss what it means to have a model in production, including ways to score the model in real-time versus batch. I will discuss sample architectures required to make model scores available for your application, such as through an API or database. Finally, I will tie everything together with some of the processes and frameworks that allow for iteration and testing to complete the full life-cycle of model deployment. I will provide a real example of taking an ML project all the way from data capture to real-time scoring in production.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]