Bildirime Dayalı Makine Öğrenimi ile Mühendisten Makine Öğrenimine Geçiş - KDnuggets

Sponsor Mesaj

Her şirket bir yapay zeka şirketi haline geliyor ve mühendisler, kuruluşlarının bu geçişi gerçekleştirmesine yardımcı olmak için ön saflarda yer alıyor. Ürünlerini geliştirmek için mühendislik ekiplerinden makine öğrenimini ürün yol haritalarına ve aylık OKR'lerine dahil etmeleri giderek daha fazla isteniyor. Bu, kişiselleştirilmiş deneyimler ve dolandırıcılık tespit sistemlerinin uygulanmasından, büyük dil modelleri tarafından desteklenen en son doğal dil arayüzlerine kadar her şey olabilir.

Mühendislik ekipleri için AI ikilemi

Makine öğreniminin vaadine ve büyüyen yol haritası öğeleri listesine rağmen, çoğu ürün mühendisliği ekibi yapay zeka uygulamaları oluştururken birkaç temel zorlukla karşılaşır:

Kurum içinde özel makine öğrenimi modellerini hızla geliştirmelerine yardımcı olacak yeterli veri bilimi kaynaklarının olmaması,
Mevcut düşük seviyeli makine öğrenimi çerçeveleri, hızla benimsenemeyecek kadar karmaşıktır; bir sınıflandırma görevi için yüzlerce satır TensorFlow kodu yazmak, makine öğreniminde yeni olanlar için küçük bir başarı değildir.
Dağıtılmış makine öğrenimi ardışık düzenlerini eğitmek, derin bir altyapı bilgisi gerektirir ve modelleri eğitmek ve devreye almak aylar alabilir.

Sonuç olarak, mühendislik ekipleri yapay zeka girişimlerinde engellenmeye devam ediyor. Q1'in hedefi Q2'nin hedefi olur ve nihayetinde Q3'te gönderilir.

Bildirime dayalı makine öğrenimi ile mühendislerin engellemesini kaldırma

İlk olarak Uber, Apple ve Meta'da öncülük edilen yeni nesil bildirime dayalı makine öğrenimi araçları, yapay zekayı mühendislik ekipleri (ve bu konuda makine öğrenimi meraklısı olan herkes) için erişilebilir hale getirerek bu dinamiği değiştirmeyi amaçlıyor. Bildirime dayalı makine öğrenimi sistemleri, Kubernetes'in yönetim altyapısında devrim yaratmasına benzer şekilde, en iyi mühendislik uygulamalarına dayanan yapılandırma odaklı bir yaklaşımla model oluşturmayı ve özelleştirmeyi basitleştirir.

Declarative ML ile Mühendisten ML Mühendisine geçin

Yüzlerce satırlık düşük seviyeli makine öğrenimi kodu yazmak yerine, bir YAML dosyasında model girişlerinizi (özelliklerinizi) ve çıktılarınızı (tahmin etmek istediğiniz değerleri) belirtmeniz yeterlidir ve çerçeve önerilen ve özelleştirmesi kolay bir makine öğrenimi ardışık düzeni sağlar. Geliştiriciler, bu yeteneklerle dakikalar içinde pratik uygulamalar için üretim düzeyinde güçlü yapay zeka sistemleri oluşturabilir. Ludwig, ilk olarak Uber'de geliştirilen, Git'te 9,000'den fazla yıldızla en popüler açık kaynaklı Declarative ML çerçevesidir.

Declarative ML ile yapay zeka uygulamalarını kolay yoldan oluşturmaya başlayın

Yaklaşan web seminerimize katılın ve açık kaynak Ludwig ve ücretsiz Predibase denemesi ile bildirime dayalı makine öğrenimine nasıl başlayabileceğinizi öğrenmek için canlı demo. Bu oturum sırasında şunları öğreneceksiniz:

Bildirime dayalı makine öğrenimi sistemleri hakkında, dahil. Uber'den açık kaynaklı Ludwig
15'ten az YAML satırında makine öğrenimi modelleri ve LLM'ler herhangi bir kullanım durumu için nasıl oluşturulur ve özelleştirilir?
Ludwig ve Predibase ile bot tespiti için çok modlu bir modeli hızlı bir şekilde nasıl eğitir, yineler ve dağıtırsınız ve ücretsiz denememize nasıl erişirsiniz!