Enable javascript in your browser for better experience. Need to know to enable it? Go here.
radar blip
radar blip

Ferramentas de rastreamento de experimentos para aprendizado de máquina

Atualizado em : May 19, 2020
NÃO ENTROU NA EDIÇÃO ATUAL
Este blip não está na edição atual do Radar. Se esteve em uma das últimas edições, é provável que ainda seja relevante. Se o blip for mais antigo, pode não ser mais relevante e nossa avaliação pode ser diferente hoje. Infelizmente, não conseguimos revisar continuamente todos os blips de edições anteriores do Radar. Saiba mais
May 2020
Experimente ? Vale a pena ir atrás. É importante entender como desenvolver essa capacidade. As empresas devem experimentar esta tecnologia em um projeto que possa lidar com o risco.

O trabalho diário de aprendizado de máquina geralmente se resume a uma série de experimentos na seleção de uma abordagem de modelagem e topologia de rede, treinamento de dados e otimização ou aprimoramento do modelo. Cientistas de dados devem usar a experiência e a intuição para criar hipóteses de mudanças e depois medir o impacto dessas mudanças no desempenho geral do modelo. À medida que essa prática amadureceu, nossos times descobriram uma demanda crescente de ferramentas de rastreamento de experimentos para aprendizado de máquina. Essas ferramentas ajudam as pessoas investigadoras a acompanhar os experimentos e trabalhar com eles de forma metódica. Embora nenhuma vencedora incontestável tenha surgido, ferramentas como MLflow e plataformas como Comet ou Neptune introduziram rigor e repetibilidade em todo o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina.

Nov 2019
Experimente ? Vale a pena ir atrás. É importante entender como desenvolver essa capacidade. As empresas devem experimentar esta tecnologia em um projeto que possa lidar com o risco.

O trabalho diário em aprendizado de máquina frequentemente inclui uma série de experimentos na seleção de uma abordagem de modelagem, topologia de rede, treinamento de dados e várias otimizações ou ajustes no modelo. Pelo fato de muitos desses modelos serem ainda difíceis de interpretar ou explicar, cientistas de dados devem usar sua experiência e intuição para criar hipóteses de mudanças e então medir o impacto que essas mudanças têm no desempenho global do modelo. Conforme esses modelos se tornam cada vez mais comuns nos sistemas de negócios, várias ferramentas de rastreamento experimentais para aprendizado de máquina surgiram para ajudar investigadores a monitorar esses experimentos e trabalhar neles metodicamente. Embora não tenha surgido uma vencedora, ferramentas como MLflow ou Weights & Biases e plataformas como Comet ou Neptune introduziram rigor e repetibilidade em todo o fluxo de trabalho do aprendizado de máquina. Elas também facilitam a colaboração e ajudam a ciência de dados a se transformar de uma empreitada solitária em um esporte coletivo.

publicado : Nov 20, 2019
Radar

Baixar o Technology Radar Volume 25

English | Español | Português | 中文

Radar

Mantenha-se por dentro das tendências de tecnologia

 

Seja assinante

Visite nosso arquivo para acessar os volumes anteriores