ML, который работает "по-взрослому"

Запись вебинара ML, который работает "по-взрослому"

Спикеры:
- Светлана Маркова, главный консультант департамента развития бизнеса компании «Неофлекс»
- Алексей Жадан, ведущий специалист DevOps компании «Неофлекс»

«Внедряйте модели машинного обучения в бизнес-процессы вашей организации» – призыв от консультантов для всех отраслей. Многие пилотные проекты машинного обучения реализованы и признаны успешными, но масштабирование и запуск полнофункциональных приложений для достижения критически важных для бизнеса результатов все еще остается ключевой задачей.

На вебинаре эксперты компании «Неофлекс» рассказали и показали, как перейти от PoC и пилотных моделей к промышленному машинному обучению, а также:

- Что делает жизненный цикл машинного обучения сложным технологическим процессом;
- Каковы технические строительные блоки для перехода к промышленному машинному обучению;
- Какие вопросы нужно проработать перед масштабным развертыванием машинного обучения.

В формате реальной демонстрации представлена практика решения следующих задач:

- Организация рабочего пространства для анализа данных;
- Масштабируемость и безопасность при совместной работе Data Science специалистов;
- Создание среды разработки моделей ML на основе Git;
- Промышленное развертывание автоматизированных конвейеров для ML-моделей;
- End-to-end цикл жизни данных в конвейерах машинного обучения.

Вебинар будет интересен для ИТ-директоров/CIO, руководителей подразделений Data Science, а также для тех, кто занимается оптимизацией и автоматизацией процессов организаций, связанных с моделями машинного обучения.