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 Realizing End to End Reproducible Machine Learning on Kubernetes - Suneeta Mall, Nearmap

  • CNCF [Cloud Native Computing Foundation]
  • 2019-11-21
  • 1145
Realizing End to End Reproducible Machine Learning on Kubernetes - Suneeta Mall, Nearmap
  • ok logo

Скачать Realizing End to End Reproducible Machine Learning on Kubernetes - Suneeta Mall, Nearmap бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Realizing End to End Reproducible Machine Learning on Kubernetes - Suneeta Mall, Nearmap или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Realizing End to End Reproducible Machine Learning on Kubernetes - Suneeta Mall, Nearmap 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 Realizing End to End Reproducible Machine Learning on Kubernetes - Suneeta Mall, Nearmap

Join us for Kubernetes Forums Seoul, Sydney, Bengaluru and Delhi - learn more at kubecon.io

Don't miss KubeCon + CloudNativeCon 2020 events in Amsterdam March 30 - April 2, Shanghai July 28-30 and Boston November 17-20! Learn more at kubecon.io. The conference features presentations from developers and end users of Kubernetes, Prometheus, Envoy, and all of the other CNCF-hosted projects

Realizing End to End Reproducible Machine Learning on Kubernetes - Suneeta Mall, Nearmap

Industry adaptation of data-science has grown rapidly in the last few years. The probabilistic nature of this space requires the right tools and techniques to ensure that the answers produced are reliable. Models are derived from data, which is almost always evolving, massive (as in deep-learning), and requiring clean-up and pre-processing before use. Reproducibility, reporting, tracking and management around the tasks of 1) data - collection, pre-processing, often feature engineering and 2) model – training, tuning, evaluation and serving are essential. With tools such as Pachyderm, Kubeflow, Katib, ModelDB, Seldon and Argo, an automated end-to-end reproducible machine learning framework can be built on Kubernetes. This talk will detail how the aforementioned tools can be used to build an automated, reproducible machine learning framework.

https://sched.co/UacQ

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]