😈Масштабируемая Big Data система в Kubernetes с использованием Spark и Cassandra
В этой статье автор расскажет, как организовать систему распределенного машинного обучения на GPU NVidia, используя язык Java с фреймворками Spring, Spark ML, XGBoost, DML в standalone кластере Spark, и как запустить Spark Jobs в Kubernetes в режимах client и cluster, а также вы узнаете почему для Spark Driver необходим K8S Service Account с полными правами на неймспейс
Читать...
В этой статье автор расскажет, как организовать систему распределенного машинного обучения на GPU NVidia, используя язык Java с фреймворками Spring, Spark ML, XGBoost, DML в standalone кластере Spark, и как запустить Spark Jobs в Kubernetes в режимах client и cluster, а также вы узнаете почему для Spark Driver необходим K8S Service Account с полными правами на неймспейс
Читать...
🚀Optuna. Подбор гиперпараметров для вашей модели
В этой статье автор расскажет, почему гиперпараметры, задаются разработчиком модели перед ее обучением, и почему фреймворк Optuna обычно используют как оптимизатор гиперпараметров, а также вы узнаете как разработчик может самостоятельно задать пространство для поиска гиперпараметров, используя базовый синтаксис Python.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему гиперпараметры, задаются разработчиком модели перед ее обучением, и почему фреймворк Optuna обычно используют как оптимизатор гиперпараметров, а также вы узнаете как разработчик может самостоятельно задать пространство для поиска гиперпараметров, используя базовый синтаксис Python.
Читать...
🤫Вся правда о кубах данных OLAP: развенчиваем мифы
В этой статье автор расскажет, почему кубы данных — не самая простая тема в дата-инжиниринге, и как кубы данных могут помогать бизнес-аналитикам предварительно упаковывать и агрегировать важные для стейкхолдеров показатели, а также вы узнаете почему кубы это важная характеристика ядра традиционных OLAP-систем.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему кубы данных — не самая простая тема в дата-инжиниринге, и как кубы данных могут помогать бизнес-аналитикам предварительно упаковывать и агрегировать важные для стейкхолдеров показатели, а также вы узнаете почему кубы это важная характеристика ядра традиционных OLAP-систем.
Читать...
🚀Как ускорить вывод ML-моделей в 4 раза, или Как может выглядеть экосистема МLOps в банке
В этой статье автор расскажет, как может выглядеть полноценный конвейер MLOps, и что может уметь, а также вы узнаете как прийти к максимальной автоматизации процесса вывода моделей в промышленную эксплуатацию.
Читать...
В этой статье автор расскажет, как может выглядеть полноценный конвейер MLOps, и что может уметь, а также вы узнаете как прийти к максимальной автоматизации процесса вывода моделей в промышленную эксплуатацию.
Читать...
😎Применение регулярных выражений для обработки данных
В этой статье автор расскажет, почему сейчас регулярные выражения применяются в разнообразных задачах, и как регулярные выражения могут применяться для решения задач SQL, а также вы узнаете почему на практике не все специалисты применяют регулярные выражения для решения поставленных задач в SQL.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему сейчас регулярные выражения применяются в разнообразных задачах, и как регулярные выражения могут применяться для решения задач SQL, а также вы узнаете почему на практике не все специалисты применяют регулярные выражения для решения поставленных задач в SQL.
Читать...
👤Дообучение модели машинного перевода
В этой статье автор расскажет, почему разработчики машинного перевода часто рассказывают об использовании предварительно обученных моделей, и как можно дообучить такую модель самому, а также вы узнаете почему после дообучения, при помощи кода m2m_multiling_tune_epochs. py, перевод стал гораздо приятнее.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему разработчики машинного перевода часто рассказывают об использовании предварительно обученных моделей, и как можно дообучить такую модель самому, а также вы узнаете почему после дообучения, при помощи кода m2m_multiling_tune_epochs. py, перевод стал гораздо приятнее.
Читать...
🧑🏼💻«Инженеров данных заменит автоматика» и другие мифы о DE
В этой статье автор расскажет, почему инженеры данных готовят данные для анализа, машинного обучения и других целей, и почему мифы про бесконечный кодинг или однообразие задач могут показаться глупыми и смешными, а также вы узнаете как No-code-инструменты позволяют управлять данными и упрощают создание их базовых структур.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему инженеры данных готовят данные для анализа, машинного обучения и других целей, и почему мифы про бесконечный кодинг или однообразие задач могут показаться глупыми и смешными, а также вы узнаете как No-code-инструменты позволяют управлять данными и упрощают создание их базовых структур.
Читать...
🚀Оптимизация выборок в больших коллекциях MongoDB
В этой статье автор расскажет, почему при работе с большими коллекциями в MongoDB, размер которых превышал десятки миллионов записей, возникает необходимость формировать случайные выборки уникальных значений полей, принадлежащих документам этой коллекции, а ещё вы узнаете почему для такой операции, в MongoDB штатно предусмотрена функция $sample, которую можно использовать в составе pipeline при проведении агрегации данных.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему при работе с большими коллекциями в MongoDB, размер которых превышал десятки миллионов записей, возникает необходимость формировать случайные выборки уникальных значений полей, принадлежащих документам этой коллекции, а ещё вы узнаете почему для такой операции, в MongoDB штатно предусмотрена функция $sample, которую можно использовать в составе pipeline при проведении агрегации данных.
Читать...
👤Без лишних слов или очищаем речь с помощью текст майнинга
В этой статье автор расскажет, почему поиск качественного инструмента для анализа аудио свелся к выбору между облачными сервисами, и как данное исследование поможет разобраться с нашими вербальными привычками, а также вы узнаете как после нетривиальных настроек облака стал доступен API асинхронного распознавания.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему поиск качественного инструмента для анализа аудио свелся к выбору между облачными сервисами, и как данное исследование поможет разобраться с нашими вербальными привычками, а также вы узнаете как после нетривиальных настроек облака стал доступен API асинхронного распознавания.
Читать...
🧑🏼💻Как внедрить Data Driven подход в систему управления поставками
В этой статье автор расскажет, почему каждое предприятие при организации складских запасов ориентируется на производственные планы, и почему после внедрения системы менеджер будет заниматься только интеллектуальной работой, а также вы узнаете о проблемах управления цепями поставок и способы их решений.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему каждое предприятие при организации складских запасов ориентируется на производственные планы, и почему после внедрения системы менеджер будет заниматься только интеллектуальной работой, а также вы узнаете о проблемах управления цепями поставок и способы их решений.
Читать...
📊Генерация конвейеров обработки данных в Dataflow
В этой статье автор расскажет, почему в Dataflow есть несколько вариантов образцов рабочих потоков, но бизнес-логика используется в них одна, и почему файл определения main содержит логику только одного выполнения, а также вы узнаете почему поток daily выполняет main на ежедневной основе в течение установленного количества прошедших дней.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему в Dataflow есть несколько вариантов образцов рабочих потоков, но бизнес-логика используется в них одна, и почему файл определения main содержит логику только одного выполнения, а также вы узнаете почему поток daily выполняет main на ежедневной основе в течение установленного количества прошедших дней.
Читать...
😬Как развернуть Apache Superset в облаке: Docker, ВМ, Kubernetes
В этой статье автор расскажет, какие есть способы развёртывания Apache Superset на разных платформах, и почему вариант с развёртыванием Apache Superset в Docker больше подходит для быстрых тестов, а также вы узнаете какие есть вариант с развёртыванием Apache Superset на виртуальных машинах.
Читать...
В этой статье автор расскажет, какие есть способы развёртывания Apache Superset на разных платформах, и почему вариант с развёртыванием Apache Superset в Docker больше подходит для быстрых тестов, а также вы узнаете какие есть вариант с развёртыванием Apache Superset на виртуальных машинах.
Читать...
😵Локализация и рывок вперед: как мы разработали новый подход к облачному хранению данных для Hoff
В этой статье автор расскажет, как сделали облачное хранилище понятным и структурированным источником информации для Hoff, и почему надежность хранилища определяется качеством системы оповещений, то есть алертингом.
Читать...
В этой статье автор расскажет, как сделали облачное хранилище понятным и структурированным источником информации для Hoff, и почему надежность хранилища определяется качеством системы оповещений, то есть алертингом.
Читать...
👾Особенности автоматического дифференцирования в PyTorch. Часть 1
В этой статье автор расскажет, почему PyTorch активно развивается более пяти лет и представляет собой целую экосистему для создания моделей машинного обучения на основе глубоких нейронных сетей, и как они помогают научному и бизнес-сообществу проводить исследования, вести разведку данных и проверять гипотезы.
Читать...
В этой статье автор расскажет, почему PyTorch активно развивается более пяти лет и представляет собой целую экосистему для создания моделей машинного обучения на основе глубоких нейронных сетей, и как они помогают научному и бизнес-сообществу проводить исследования, вести разведку данных и проверять гипотезы.
Читать...
🤔Почему для MLOps лучше выбирать Open Source, а не проприетарное ПО
В этой статье автор расскажет, как команды по машинному обучению могут использовать проприетарные платформы или создавать собственные решения с помощью Open-Source-инструментов, и почему компании часто представляют проприетарные платформы как более мощные, эффективные и простые в использовании.
Читать...
В этой статье автор расскажет, как команды по машинному обучению могут использовать проприетарные платформы или создавать собственные решения с помощью Open-Source-инструментов, и почему компании часто представляют проприетарные платформы как более мощные, эффективные и простые в использовании.
Читать...
👤BI система на прокачку: как мы используем плагины Fine BI
В этой статье автор расскажет, как устанавливаются плагины без смс, регистрации и одноразовых SIM карт, и почему изначально плагины использовались, чтобы фиксить баги в версиях или расширять возможности пользователей и администраторов.
Читать...
В этой статье автор расскажет, как устанавливаются плагины без смс, регистрации и одноразовых SIM карт, и почему изначально плагины использовались, чтобы фиксить баги в версиях или расширять возможности пользователей и администраторов.
Читать...