Description
Когда-то на создание новых ML-продуктов уходили недели и месяцы, а теперь результат должен быть в течение пары дней. В этом выпуске Хабр ПРО мы обсудили, как создать свою MLOps-платформу. Про то, как идет эта работа в Мегафоне, нам рассказали:
→ Максим Кожевников, Head of Data Science
→ Артём Глазунов, Head of ML Platform and Analytical services и ведущий подкаста «Данные люди» https://t.me/bigdatapeople.
Тайминги:
01:22 Идеальный пайплайн для ML-моделей
03:22 Главное звено внедрения MLOps
08:13 Секрет успеха своей платформы
11:51 Как определить, что нужна своя платформа
17:09 Вредные советы: как убить ML-модель
21:27 Как разные задачи ML меняют конфигурацию MLOps
24:48 Проблемы продуктивизации при работе над платформой
29:36 Ценность собственной ML-платформы
37:17 Куда развивается MLOps и видим ли мы его границы
43:45 Какие факторы увеличивают time-to-market
47:56 Должен ли Data Scientist знать DevOps-инструменты
52:34 Своя платформа vs готовые решения
54:07 Где ещё найти информацию про MLOps
В этом выпуске Хабр ПРО мы обсудили NFC: как работает эта технология, почему широко применяется в оплате и как будет развиваться.
Гости:
Андрей Ковригин, директор по продажам СБП (АО «НСПК»)
Александра Баженова, аналитик-разработчик
Эфир от 28 февраля 2023.
00:55 Знакомство с NFC: что это такое,...
Published 03/06/23
В вашей компании команды разработки и управления продуктом тоже никак не могут договориться? В этом выпуске обсудим, как достичь дзена между лебедем и щукой:
Технический директор «Дзена» Дима Кондрашкин
Директор по продукту «Дзена» Саша Колокольников
А в роли рака был Андрей Аврамчук — ведущий...
Published 02/03/23