ترجمه فارسی مقاله جریان با FlorDB: نگهداری افزایشی متن برای چرخه عمر یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Flow with FlorDB: Incremental Context Maintenance for the Machine Learning Lifecycle
عنوان مقاله به فارسی جریان با FlorDB: نگهداری افزایشی متن برای چرخه عمر یادگیری ماشین
نویسندگان Rolando Garcia, Pragya Kallanagoudar, Chithra Anand, Sarah E. Chasins, Joseph M. Hellerstein, Aditya G. Parameswaran
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 6
دسته بندی موضوعات Databases,Software Engineering,بانکهای اطلاعاتی , مهندسی نرم افزار ,
توضیحات Submitted 5 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 5 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 240,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری


📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

The metadata involved in integrating code, data, configuration, and feedback into predictive models is varied and complex. This complexity is further compounded by the agile development practices favored by data scientists and machine learning engineers. These practices emphasize high experimentation velocity and frequent deployments, which can make it challenging to keep track of all the relevant metadata. The iterative nature of agile methods means that models, datasets, and configurations are constantly evolving. Each experiment might involve tweaks to the data preprocessing steps, changes in model hyperparameters, or updates to the deployment environment. The need for rapid iteration can lead to shortcuts or oversights in documentation and metadata management. Effective metadata management requires robust yet flexible tools and practices that can integrate and organize this information without slowing down the development process. Traditional context management often emphasizes a ``metadata first'' approach, which can introduce significant friction for developers. FlorDB reduces this friction through multiversion hindsight logging and incremental context maintenance, allowing developers to add and refine metadata after the fact. This ``metadata later'' approach enables a more flexible and incremental development process, allowing data scientists to focus on model creation and refinement without the burden of documentation upfront. As shown in a demo, FlorDB can be used to build AI/ML applications with integrated train-infer pipelines and managed feedback loops. Ultimately, the goal of FlorDB is to ensure that critical metadata is maintained accurately and efficiently, even in fast-paced agile workflows.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ابرداده درگیر در ادغام کد ، داده ها ، پیکربندی ها و بازخورد در مدلهای پیش بینی متنوع و پیچیده است.این پیچیدگی بیشتر توسط شیوه های توسعه چابک مورد علاقه دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین پیچیده است.این شیوه ها بر سرعت آزمایش بالا و استقرار مکرر تأکید می کنند ، که می تواند پیگیری همه ابرداده های مربوطه را به چالش بکشد.ماهیت تکراری روشهای چابک به این معنی است که مدل ها ، مجموعه داده ها و تنظیمات به طور مداوم در حال تحول هستند.هر آزمایش ممکن است شامل ترفندهایی در مراحل پیش پردازش داده ، تغییر در هایپرپارامترهای مدل یا به روزرسانی در محیط استقرار باشد.نیاز به تکرار سریع می تواند منجر به میانبرها یا نظارت در مستندات و مدیریت ابرداده شود.مدیریت مؤثر ابرداده به ابزارها و شیوه های قوی و در عین حال انعطاف پذیر نیاز دارد که می تواند بدون کند کردن روند توسعه ، این اطلاعات را ادغام و سازماندهی کند.مدیریت زمینه سنتی غالباً بر رویکرد "فوق داده اول" تأکید می کند ، که می تواند اصطکاک قابل توجهی را برای توسعه دهندگان معرفی کند.Flordb این اصطکاک را از طریق ورود به سیستم چند منظوره و نگهداری متن افزایشی کاهش می دهد و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا بعد از واقعیت ، ابرداده را اضافه و اصلاح کنند.این رویکرد "ابرداده بعداً" یک فرآیند توسعه انعطاف پذیر و افزایشی را امکان پذیر می کند و به دانشمندان داده اجازه می دهد تا بدون بار مستندات بر روی ایجاد مدل و پالایش متمرکز شوند.همانطور که در نسخه ی نمایشی نشان داده شده است ، از FlordB می توان برای ساخت برنامه های AI/ML با خطوط لوله یکپارچه قطار و حلقه های بازخورد مدیریت شده استفاده کرد.در نهایت ، هدف FlordB اطمینان از حفظ ابرداده بحرانی با دقت و کارآمد ، حتی در گردش کار سریع چابک است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.