Что такое эксперименты в ML, чем они отличаются от “фичей“ в обычной разработке и для чего их “трекать“ (отслеживать и версионировать); Почему важно переобучать (retrain) свои модели, чтобы держать их “в тонусе“; Какую роль инструменты, такие как MLFlow, играют в процессах регулярного переобучения В результате вебинара: - Познакомитесь с MLFlow; - Рассмотрите, как данный инструмент позволяет сохранять результаты и артефакты моделей; - Изучите как выбирать лучшие варианты для отправки в Prod / Staging среду и всегда знать, что у вас “на проде“; «MLOps» - Преподаватель: Петр Емельянов - Bloomtech LLC Дополнительные материалы - Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр:
Hide player controls
Hide resume playing