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エッジでの視覚品質検査のためのエンド・ツー・エンドMLOpsパイプラインの構築-パート2

このシリーズの第1部では、エッジでの視覚品質検査ケースのためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインのアーキテクチャを作成しましたデータのラベリングからモデルのトレーニング、エッジでの展開まで、機械学習（ML）プロセス全体を自動化するために設計されていますマネージドおよびサーバーレスのサービスに焦点を当てることで、[…]を削減します

エッジでのビジュアル品質検査のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインの構築-パート3

これは、エッジでのビジュアル品質検査のためにMLOpsパイプラインを設計・実装するシリーズの第3部ですこの記事では、エンドツーエンドのMLOpsパイプラインのエッジ展開部分を自動化する方法に焦点を当てます AWS IoT Greengrassを使用して、モデルの推論を管理する方法を紹介します

「大きな言語モデルの操作（LLMOps）とは具体的に何ですか？」

大型の言語モデル（LLM）は、多くの産業を革新する可能性を持つ強力な新技術ですしかし、LLMは複雑で管理が難しいという側面もありますLLMOps（大型言語モデルオペレーション）は、LLMの運用管理に焦点を当てた新興分野ですこの新しい分野では、どのような要素が関与しているのでしょうか...

「あなたのデータプロジェクトで行き詰まった、今後どうする？」

私たちは皆、このよくあるシナリオに遭遇したことがあるでしょう：SQLクエリを開発したり、データパイプラインを構築したり、予測モデルを作成したりする最中にいるときですあなたは信じているところに到達しています...

「あなたの聴衆を知る：テクニカルプレゼンテーションの準備ガイド」

「複雑なトピックを組織に効果的にプレゼンテーションする能力は、データの専門家を一目置かれるスキルです複雑な情報を明確にまとめることが重要です...」

「人工知能の暗黒面」

この記事では、AIを恐れるべきなのか、あるいは有名人からの警告は根拠がないのかという問いについて探っています

効率と最適性の習得：ダイクストラのアルゴリズムを探る

この記事では、ダイクストラのアルゴリズムの複雑さ、その基本原理、そして現実世界での実装について詳しく探求します

「時系列予測と再帰型ニューラルネットワーク」

この記事は、時系列予測に関する包括的なガイドを提供しており、リカレントニューラルネットワーク（RNN）を使用した予測方法や関連する様々な側面について説明しています

「Googleバードを効果的に使用する5つの方法」

Google Bardで生産性を最大限に引き出すための5つの戦略をご紹介しますGoogle Bardはワークフローの再構築、意思決定の向上、そして成功を導く手段となっています

動的に画像のサイズを調整する

この投稿では、Apache APISIXをimgproxyと組み合わせて使用する方法について、複数の解像度で画像の保存コストを削減する方法について説明しました

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