Основы систематической оптимизации ML

Развертывание моделей машинного обучения – это только первый шаг; обеспечение их надежной и эффективной работы в реальных сценариях – это критическая задача. Этот курс посвящен основным методам преобразования экспериментальных моделей в надежные, готовые к производству системы. По завершении курса вы получите фундаментальные знания и практические навыки, необходимые для систематического выявления, отладки и решения проблем производительности в моделях машинного обучения, обеспечивая их долгосрочную эффективность и стабильность в производстве. Что вы узнаете: * Понимание жизненного цикла моделей машинного обучения в производственных условиях * Изучите систематические подходы к выявлению и отладке общих проблем производительности модели * Применять практические методы оптимизации для повышения эффективности и точности моделей :: осуществлять эффективные стратегии мониторинга для внедренных систем борьбы с отмыванием денег; * Изучение основных принципов MLOps для управления развертыванием и обновлениями моделей * Практика оценки и поддержания моделей для обеспечения долгосрочной надежности Этот курс начинается с основных понятий и терминологии, связанных с развертыванием модели ML и общих ловушек, затем продвигается через практические, пошаговые методы отладки, оптимизации и текущего обслуживания. В заключение в нем содержится введение в современную практику управления жизненным циклом моделей. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, не имеющих предыдущего опыта в области оптимизации машинного обучения или MLOps. Не требуется предварительных условий. Начните создавать надежные и эффективные системы машинного обучения уже сегодня.