Автоматизация машинного обучения с помощью DevOps для MATLAB и Simulink
Поскольку все больше организаций полагаются на приложения машинного обучения для выполнения основных бизнес-функций, многие из них уделяют больше внимания полному жизненному циклу этих приложений. Первоначальное внимание к разработке и развертыванию моделей машинного обучения было расширено за счет непрерывного мониторинга и обновлений. Изменения во входных данных могут снизить точность предсказания или классификации модели. Своевременное переобучение и оценка моделей позволяют получать более качественные модели и принимать более точные решения. В операциях машинного обучения, или ML Ops, действия по планированию, проектированию, сборке и…
