Поздравляем!

Разработка моделей машинного обучения для продакшена

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

От эксперимента к продакшну

• Определять готовность ML-эксперимента к переводу в продакшн
• Распознавать причины технического долга

• Писать качественную документацию и поддерживаемый код
• Качественная документация и поддерживаемый код снижают технический долг

Обеспечение воспроизводимости

• Обеспечивать воспроизводимость в машинном обучении
• Выполнять разработку признаков для оптимизации ML-конвейера

• Проектировать воспроизводимые эксперименты
• Применять версионирование данных и моделей для отслеживания изменений

Развёртывание ML-моделей

• Упаковывать ML-модели и окружения для развёртывания в разных фреймворках
• Обеспечивать масштабируемость ML-моделей для работы с большими нагрузками

• Четыре принципа MLOps: непрерывная интеграция, непрерывная доставка, непрерывное обучение и непрерывный мониторинг

Тестирование и оценка

• Различные виды тестирования: модульные тесты, интеграционные тесты, дымовые тесты

• Оценивать надёжность модели и точность её результатов
• Тестировать модели для выявления проблем и повышения производительности

Продолжайте!

• Применяйте знания курса в реальных проектах
• Обеспечьте воспроизводимость, масштабируемость, надёжность и мониторинг дрейфа данных
• Настройте фреймворк для A/B-тестирования модели
• Регулярно переобучайте и обновляйте модель, чтобы она оставалась актуальной
• Продолжайте изучать новые разработки в области машинного обучения
• Совершенствуйте свои навыки и экспертизу

Вперёд!

Разработка моделей машинного обучения для продакшена