ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

MLflow: An Open Platform to Simplify the Machine Learning Lifecycle

Автор: InfoQ

Загружено: 2019-11-17

Просмотров: 36050

Описание: Video with transcript included: http://bit.ly/33YX5gH

Corey Zumar offers an overview of MLflow – a new open source platform to simplify the machine learning lifecycle from Databricks. MLflow provides APIs for tracking experiment runs between multiple users within a reproducible environment and for managing the deployment of models to production. MLflow is designed to be an open, modular platform.

This presentation was recorded at QCon New York 2019: http://bit.ly/2KFk7SO

The next QCon is QCon London 2020 – March 2-4, 2020: http://bit.ly/2VfRldq

For more awesome presentations on innovator and early adopter topics check InfoQ’s selection of talks from conferences worldwide https://bit.ly/2tm9loz

#MLflow #MachineLearning #SOA

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
MLflow: An Open Platform to Simplify the Machine Learning Lifecycle

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

MLflow трекинг экспериментов: PyTorch и Scikit-learn

MLflow трекинг экспериментов: PyTorch и Scikit-learn

Даулет Жангузин, NVIDIA, Groq, Cohere, Lyft, Google - Как пишут код лучшие кодеры Кремниевой Долины?

Даулет Жангузин, NVIDIA, Groq, Cohere, Lyft, Google - Как пишут код лучшие кодеры Кремниевой Долины?

Michelangelo - Machine Learning @Uber

Michelangelo - Machine Learning @Uber

MLOps on Databricks: A How-To Guide

MLOps on Databricks: A How-To Guide

Future of Data Engineering

Future of Data Engineering

Mastering Chaos - A Netflix Guide to Microservices

Mastering Chaos - A Netflix Guide to Microservices

The Rise of the Serverless Data Architectures

The Rise of the Serverless Data Architectures

Евгений Глотов — Spark — ВСЁ!

Евгений Глотов — Spark — ВСЁ!

Tutorial: Managing the end-to-end machine learning lifecycle with MLFlow

Tutorial: Managing the end-to-end machine learning lifecycle with MLFlow

Modern WAF Bypass Scripting Techniques for Autonomous Attacks

Modern WAF Bypass Scripting Techniques for Autonomous Attacks

MLflow 3.0: AI and MLOps on Databricks

MLflow 3.0: AI and MLOps on Databricks

Making Apache Spark™ Better with Delta Lake

Making Apache Spark™ Better with Delta Lake

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Kafka: A Modern Distributed System

Kafka: A Modern Distributed System

MLFlow: Краткое руководство пользователя

MLFlow: Краткое руководство пользователя

Stanford MLSys Seminar Episode 2: Matei Zaharia

Stanford MLSys Seminar Episode 2: Matei Zaharia

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out.

Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out.

Introduction to Machine Learning with MLFlow and Airflow!

Introduction to Machine Learning with MLFlow and Airflow!

Machine Learning Model Deployment: Strategy to Implementation

Machine Learning Model Deployment: Strategy to Implementation

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]