Как экономить время и деньги при обучении моделей машинного обучения

22 апреля прошел вебинар «AutoML as a Service на инфраструктуре AWS – как экономить время и деньги при обучении моделей машинного обучения». Инструменты машинного обучения давно являются одним из главных конкурентных преимуществ, позволяющим предсказывать возможные проблемы в бизнес-процессах и принимать на основе этих данных верные решения без человеческого участия. Но часто перед бизнесом стоит дилемма: либо использовать мощную, но дорогую инфраструктуру, чтобы получать результаты быстро, либо экономить, но терять в скорости разработки и качестве ML-моделей. В рамках вебинара эксперты «Неофлекс» рассказали: • как сэкономить, используя сервисы AWS с помощью модели pay-as-you-go (оплата только аренды времени полезного использования инфраструктуры); • как в считанные минуты создавать инфраструктуру для обработки ML-задач и сократить время обучения моделей; • какие сервисы есть в арсенале AWS для построения бессерверных вычислений что такое архитектура Serverless и как она помогает снижать затраты. В ф