تسریع آمادگی مدل ML: بینش Abhijeet Rajwade کارشناس صنعت

وقتی صحبت از یادگیری ماشین (ML) می شود، سرعت نام بازی است. هرچه سریع‌تر بتوانید داده‌های خود را آماده کنید، مدل‌های خود را آموزش دهید، و آنها را در تولید بکار ببرید، سریع‌تر می‌توانید بینش‌ها را باز کنید و ارزش کسب‌وکار خود را افزایش دهید. دستیابی به این سرعت به چیزی بیش از قدرت محاسباتی خام نیاز دارد. شما به یک رویکرد استراتژیک برای توسعه خط لوله داده، ادغام ابری و برنامه ریزی زیرساخت نیاز دارید. هدف شما تسریع در آمادگی مدل های ML است و نمی توانید با توصیه های یک رهبر صنعت اشتباه کنید.

آبیجیت راجواد مهندس ارشد مشتری در Google است، جایی که او در توسعه ابر، داده‌ها و راه‌حل‌های محل کار دیجیتال برای مشتریان سازمانی در ایالات متحده رهبری می‌کند. او همچنین سال ها در توسعه زیرساخت های هوش مصنوعی و فناوری های ابری مشارکت داشته است. اگر کسی در صنعت می داند که چگونه این کار را درست انجام دهد، Abhijeet است.

اهمیت ساده سازی توسعه خط لوله داده برای تبدیل داده ها

در قلب هر تلاش ML داده ها نهفته است. اما، آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل و آموزش مدل می تواند یک فرآیند پیچیده و زمان بر باشد. اینجاست که می‌توانید از Google Dataflow برای ایجاد یک خط لوله انتقال داده برای کمک به آمادگی داده برای بارهای کاری هوش مصنوعی سازمانی استفاده کنید. Abhijeet تمرکز زیادی روی …

Source link