DevOps: DevOps для задач обработки данных и машинного обучения (MLOps) - видео HD

DevOps для задач обработки данных и машинного обучения (MLOps) — лекция 2023 года

Планирование: определение целей и задач проекта, выбор инструментов и технологий для реализации.

Сбор и анализ данных: получение необходимых данных, их очистка и обработка.

Обучение модели: выбор алгоритма машинного обучения, его настройка и обучение на полученных данных.

Оценка модели: тестирование модели на новых данных, оценка ее точности и надежности.

Внедрение модели: интеграция модели в рабочий процесс, ее настройка и оптимизация.

Мониторинг и поддержка: отслеживание работы модели в реальном времени, исправление возможных ошибок и улучшение ее производительности.

Масштабирование и оптимизация: увеличение производительности модели, улучшение ее эффективности и сокращение времени обработки данных.