Zelfcorrigerende ML + Multimodale Zoekopdracht met Elastic

Description

Sluit je aan bij de Elastic Washington, D.C. User Group op woensdag 16 september voor een opwindende meetup.We zullen een presentatie hebben van Kritika Berry en Josh Phifer, gevolgd door netwerken, versnaperingen en pizza met de DC tech- en Elastic-gemeenschap.Datum en Tijd: Woensdag 16 september, van 17:30-19:30 uur EDTLocatie: Elastic Arlington Office - 4100 Fairfax Drive, Ste 500, Arlington, VA 22203Parkeren:Agenda:Talk Abstracts: Dashboards naar Beslissingen: Een Zelfcorrigerende ML Loop met Elastic Observability - Kritika Berry (Software Engineer) De meeste ML-pijplijnen ondervinden een daling van de nauwkeurigheid of een piek in de latentie terwijl ze geleidelijk trainen, wat onopgemerkt blijft totdat iemand stroomafwaarts klaagt. In deze talk laat ik zien hoe ik Elastic Observability in mijn ML-werkstroom heb geïntegreerd, zodat de pijplijn zichzelf in de gaten houdt: logs, metrics en traces geven feedback aan het systeem om drift en fouten op te vangen, en vervolgens automatisch corrigerende acties te triggeren. Deze sessie biedt een praktisch patroon voor het omzetten van observatiedata van iets dat je alleen bekijkt naar iets dat daadwerkelijk je modellen repareert.Bouwen van Multimodale Zoekopdracht met Elastic en Jina Josh Phifer, Principal Solutions Architect bij ElasticWe zullen door twee demo's lopen die Elastic en Jina gebruiken om multimodale zoekopdrachten mogelijk te maken. De eerste is een zoekervaring voor kunstwerken waarbij gebruikers kunnen zoeken met tekst, afbeeldingen of een combinatie van beide. Van daaruit kan een agent helpen de resultaten te verfijnen, stukken te vergelijken en overeenkomsten te verkennen in stijl, onderwerp, kleur en andere visuele details. De tweede demo past dezelfde concepten toe op video. Video's zijn onderverdeeld in doorzoekbare segmenten, waardoor het mogelijk is om specifieke scènes, objecten, acties of onderwerpen met een eenvoudige vraag te vinden. De agent kan door clips zoeken, gerelateerde resultaten volgen en gebruikers rechtstreeks naar de momenten brengen die ertoe doen. We sluiten af met een blik op hoe beide applicaties zijn gebouwd, wat goed heeft gewerkt en enkele van de implementatiedetails en afwegingen achter elke benadering.