Демо-занятие курса «MLOps»

Разработать одну ML модель и провести ее валидацию уже давно не проблема. Но как экспериментировать сразу с сотнями моделей и с разными параметрами и при этом не захлебнуться в разнообразии экспериментов? Как не потерять этот опыт и легко воспроизводить эксперименты годовой давности? Ответ простой. Можно использовать MLFlow для того, чтобы легко выбирать лучшие модели среди всех экспериментов и при этом легко сравнивать эти модели, и всегда иметь понятное описание эксперимента.

«MLOps» - https://otus.pw/xy3U/

Преподаватель: Александр Миленькин - старший менеджер по работе с большими данными в X5 Retail Group

Подключайтесь к обсуждению в чате - https://otus.pw/i4W8/

Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/cfNt/

Следите за новостями проекта:
- Telegram: https://t.me/Otusjava
- ВКонтакте: https://otus.pw/850t
- LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
- Хабр: https://otus.pw/S0nM/