La conjetura nos ayudó de muchas maneras, desde escalar el modelo en el entorno de producción hasta mejorar el rendimiento. También ayudó a nuestro equipo con un entorno colaborativo para trabajar juntos, probar y desplegar el modelo. Además, proporciona una excelente integración con bibliotecas populares de ML como scikit-learn y tensorflow. Además, ¡el control de versiones para modelos y datos funcionó de maravilla!

Es fácilmente comprensible y utilizable para cualquier desarrollador. La facilidad de uso es la característica más importante que me gustaría mencionar. Gran herramienta de aprendizaje automático para implementar en tu trabajo. La combinación de hadoop y scalding facilita la gestión de grandes cantidades de datos.

La conjetura es un marco de aprendizaje automático de Hadoop que utiliza Scalding DSL (DSL). Es un marco de código abierto en C++ para el reconocimiento óptico de caracteres que es modular y extensible (OCR). Su clasificación binaria, que asigna a cada punto de datos una de dos etiquetas posibles, es la parte más avanzada del paquete de Conjetura. Al implementar modelos, pueden ser consumidos por código web en vivo o directamente por la pila web a través del cargador de conjuntos de datos. La conjetura es flexible y puede manejar múltiples entradas. La integración con Hadoop y Scalding facilita la gestión de enormes cantidades de datos y la conexión con procedimientos ETL preexistentes.