MLFlow и переобучение ML-моделей

Что такое эксперименты в ML, чем они отличаются от "фичей" в обычной разработке и для чего их "трекать"

Расскажем почему важно переобучать (retrain) свои модели, чтобы держать их "в тонусе". Какую роль инструменты, такие как MLFlow, играют в процессах регулярного переобучения

На вебинаре:

Этот вебинар будет полезен:

специалистам по Машинному обучению и Software инженеров.

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";

В результате вебинара:

Спикер

Курсы MLOps, Machine Learning. Advanced. СЕО Bloomtech LLC. Более 15 лет опыта в сфере программирования и разработки десктопных приложений. Профессионально владеет сетевыми технологиями, умеет управлять командой девелоперов и проектировать высоконагруженные системы.

В работе использует в основном C++, Golang, Python и Java. Считает, что работать нужно ровно до того момента, пока цель не будет достигнута любыми средствами.

Образование: МГТУ им. Н.Э. Баумана по специальности "Информатика и системы

Петр Емельянов

Этот вебинар — лишь небольшая часть большого образовательного курса MLOps, который создан для понимания как устроен процесс внедрения ML-решения от идеи до вывода его в прод. В рамках курса вы не только получите теоретические знания, но и сможете применять их на практике под руководством опытных преподавателей.

Программа курса включает в себя темы, которые охватывают весь процесс внедрения ML-решения, включая работу с данными, подготовку инфраструктурных блоков, моделирование и мониторниг, которые помогут вам уверенно деплоить модели в production.

Узнайте больше о курсе и присоединяйтесь к нашим участникам, чтобы получить полный доступ к знаниям и практическим материалам.

О курсе

Все участники вебинара получат