MLOPS para R com o Azure Machine Learning

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A gravação de vídeo do meu RStudio :: conf talk, MLOPS for R com o Azure Machine Learning, agora está disponível para streaming, graças ao pessoal do RStudio.

Mlops-talk-scrshot

A palestra começa com uma discussão geral sobre MLOps (Operações de aprendizado de máquina) e como ele difere do DevOps quando aplicado a aplicativos tradicionais (não baseados em ML). Este é um tema que pretendo desenvolver ainda mais nas próximas negociações, mas este slide fornece um resumo das principais diferenças:

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Mlops-devops

A segunda metade da palestra descreve um fluxo de trabalho MLOPS para a criação de um aplicativo Shiny, com base em um modelo treinado usando o pacote de interpolação. Usei o serviço Azure ML e o pacote azuremlsdk R para coordenar o processo de treinamento e fornecer um cluster de máquinas para treinar vários modelos simultaneamente e rastrear a precisão para escolher o melhor modelo para implantar. Você pode encontrar o código completo por trás da demonstração mostrada nesta vinheta, incluída no pacote azuremlsdk. (Se você nunca usou o azuremlsdk antes, comece com esta vinheta que define alguns pré-requisitos.)

Os slides usados ​​na palestra, juntamente com os links para outros recursos, também estão disponíveis no link abaixo ou em aka.ms/mlops-r.

GitHub (revodavid): Recursos para operações de aprendizado de máquina com R



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