MLOps Deployment and Life Cycling
Nemanja Radojkovic
Senior Machine Learning Engineer
Focusul acestei lecții: eșecul modelului ML
Etichetă == Valoarea variabilei țintă din setul de antrenare
Calitatea etichetei == Apropierea etichetei de adevărul real


Etichetarea manuală este complexă, lentă și predispusă la erori
Utilizați instrumente de etichetare bune!

Exemplu: Instrument de etichetare imagini, pentru clasificatoare de imagini




Extrem de util: Metadata store (MLFlow Tracking etc.)
În orice caz: MLOps ne ajută să menținem modelul rapid și eficient
MLOps Deployment and Life Cycling