Дизайн ML-систем: пространство проблем vs пространство решений
Прежде чем приступать к созданию проекта, ML-специалист должен задать себе несколько вопросов – о целях, которые преследует бизнес, выделенном бюджете, сроках и ценности. Дизайн документ – отличный способ ответить на эти вопросы, а также сэкономить значительные ресурсы – свои и компании.
Почему лучше «похоронить» проект на стадии дизайна ML-системы, чем через 6 месяцев после старта, расскажем в этом видео.
Спикер: Валерий Бабушкин, Senior Principal Data, Data & Analytics, British Petroleum. ex-Meta, , X5 Retail, Yandex.
Автор книги ML System Design.
Модератор: Андрей Мурашев ex-VK (myWidget, «Пульс», музыкальные рекомендации, «Маруся»), ex-Meta (Instagram), Head of AI в
📹 Запись митапа доступна всем участникам комьюнити в закрытой базе знаний — присоединяйся!
2 views
3615
1187
2 years ago 00:24:00 20
ML System Design - Интеграция ML-систем в бизнес-процессы
2 years ago 00:44:57 1
Дизайн систем машинного обучения - 2023. Лекция 2: Основы проектирования ML-систем.
2 years ago 00:38:56 1
Дизайн систем машинного обучения, лекция 14 - ML инфраструктура и платформы
2 years ago 00:16:11 7
Дизайн ML-системы / Разбор этапов создания ML-приложения / Data Science
3 years ago 00:22:33 1
Дизайн систем машинного обучения, лекция 7 - Развертывание
3 years ago 00:35:56 1
Дизайн систем машинного обучения, лекция 9 - Потоковые данные
3 years ago 00:28:47 1
Дизайн систем машинного обучения, лекция 6 - Оценка качества модели
3 years ago 00:37:43 2
Дизайн систем машинного обучения, лекция 8 - Диагностика ошибок и отказов
2 years ago 00:29:47 1
Дизайн систем машинного обучения, лекция 11 - Эксперименты и версионирование
3 years ago 00:34:32 1
Дизайн систем машинного обучения, лекция 10 - Жизненный цикл модели