Проектирование масштабируемой системы обнаружения лиц в 2020

Обнаружение лиц – одна из основных проблем компьютерного зрения, появившаяся задолго до начала повсеместного использования нейросетей. Можно было бы подумать, что её уже давно решили. Github полон экспериментальных репозиториев и даже практически готовых фреймворков на эту тему. Но в реальности всё оказалось гораздо сложнее…

Команда MLOps платформы представляет отчет по анализу поставщиков платформ MLOps за 2021 год

Наша команда подготовила кое-что очень интересное! Новый отчёт о состоянии MLOps-платформ в 2021.

Вот одни из главных пунктов на которые стоит обратить внимание:

∙ В 2020, 44% лидеров внедрения ИИ использовали стандартизированный набор инструментов для создания рабочих пайплайнов данных.

∙ Предполагается, что к 2025 году MLOps-платформы заработают $4 млрд. в годовом доходе.

∙ Взаимосовместимость стала критическим требованием для MLOps-платформ. Она описывает целесообразность и легкость интеграции множественных MLOps-инструментов в единый согласованный комплекс для end-to-end операций.

∙ 73% лидеров бизнеса верят, что внедрение практик MLOps оставит их конкурентоспособными, а 24% думают, что это продвинет их к пьедесталу лидеров индустрии.

∙ Использование MLOps-платформы может уменьшить время разработки и выкладки моделей в 2-10 раз.

Прочитайте полный текст здесь.

Посмотреть все посты блога