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MailchimpにおけるMLプラットフォーム構築の教訓

この記事はもともと、「MLプラットフォームポッドキャスト」という番組のエピソードでしたこの番組では、ピオトル・ニェジヴィエツとアウリマス・グリチューナスが、MLプラットフォームの専門家たちと一緒に、設計の選択肢、ベストプラクティス、サンプルのツールスタック、そして最高のMLプラットフォームの専門家たちからの実際の学びを話し合っていますこのエピソードでは、ミキコ・バゼリーがMLの構築から学んだことを共有します...

「データサイエンスにおけるデータベース入門」

データサイエンスにおけるデータベースの重要性を理解するまた、リレーショナルデータベースの基本、NoSQLデータベースのカテゴリなどを学ぶ

「機械学習のためのソフトウェアエンジニアリングパターン」

「フロントエンドまたはバックエンドエンジニアの同僚と話したことはありますか？彼らがコードの品質にどれだけ気を使っているかに気づいたことがありますか？読みやすく、再利用可能で効率的なコードを書くことは、ソフトウェア開発コミュニティで常に課題となっていますこのトピックについては、GithubのプルリクエストやSlackのスレッドで毎日無数の会話が行われています最適な適応方法はどうするか...」

あなたのGen AIプロジェクトで活用するための10のヒントとトリック

現在、実際に利用されている生成型AIアプリケーションはあまり多くはありませんここで言っているのは、それらがエンドユーザーによって展開され、活発に使用されていることを意味します（デモ、POC、および抽出型AIは含まれません）生成型AIは…

「あらゆるプロジェクトに適した機械学習ライブラリ」

「機械学習プロジェクトで使用できる多くのライブラリが存在しますプロジェクトで使用するライブラリについての包括的なガイドを探索してください」

「Pantsを使用してMachine LearningのMonorepoを整理する」

「過去に、ユーティリティコードの一部をプロジェクト間でコピーして貼り付けたことはありますか？その結果、同じコードの複数のバージョンが異なるリポジトリに存在することになりましたか？または、数十のプルリクエストを作成する必要があったことはありますか...」

GAN（Generative Adversarial Networks）

GAN（Generative Adversarial Networks）とは、まずはGANが何かを理解しましょう私は既にジェネレーティブAIについてのブログを書いており、そこではさまざまなタイプのAI、AIのハイプ、そしてなぜAIが流行しているのかについて議論しています...

「MLパイプラインアーキテクチャのデザインパターン（10の実世界の例を使用）」

すべての機械学習の実践者が、Jupyter Notebookでモデルをトレーニングすることはプロジェクト全体の一部にすぎないと気づく時が来ます応答性と柔軟性を保ちながら、データを生の形式から予測まで持っていくためのワークフローを準備することが本当の課題ですその時点で、データサイエンティストまたは...

「MLOpsに関する包括的なガイド」

「Machine Learning Operations（MLOps）は、機械学習（ML）モデルが本番環境で繁栄するために必要な構造とサポートを提供する比較的新しい学問分野です」

実験から展開へ MLflow 101 | パート01

こんな感じで想像してみてください：新しいビジネスアイデアが浮かび、必要なデータがすぐに手元にあるとしますあなたは素晴らしい機械学習モデルを作り出すことにワクワクしています🤖しかし、実際には...

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