La conjecture nous a aidés de nombreuses manières, de la mise à l'échelle du modèle dans l'environnement de production à l'amélioration des performances. Elle a également aidé notre équipe avec un environnement collaboratif pour travailler ensemble, tester et déployer le modèle. Elle offre également une excellente intégration avec des bibliothèques ML populaires comme scikit-learn et tensorflow. Le contrôle de version pour les modèles et les données a également fonctionné à merveille !

Il est facilement compréhensible et utilisable par tout développeur. La facilité d'utilisation est la caractéristique la plus importante que je voudrais mentionner. Excellent outil d'apprentissage automatique à intégrer dans votre travail. La combinaison de hadoop et scalding facilite la gestion de grandes quantités de données.

Conjecture est un cadre d'apprentissage automatique Hadoop qui utilise Scalding DSL (DSL). C'est un cadre open-source en C++ dans la reconnaissance optique de caractères qui est modulaire et extensible (OCR). Sa classification binaire, qui attribue à chaque point de données l'une des deux étiquettes possibles, est la partie la plus avancée du package Conjecture. Lors du déploiement des modèles, ils peuvent être consommés par le code web en direct ou directement par la pile web via le chargeur de jeu de données. Conjecture est flexible et peut gérer plusieurs entrées. L'intégration avec Hadoop et Scalding le rend simple à gérer d'énormes quantités de données et à se connecter aux procédures ETL préexistantes.