MLflow версии 2. Рецепты и пайплайны в машинном обучении // Демо-занятие курса «MLOps»

Вы узнаете: - О развитии MLFlow и о том, какие усовершенствования вошли в новые релизы (2.x) - О роли пайплайнов в организации процессов машинного обучения - Что такое MLFlow recipes и как их использовать для повышения эффективности работы DS Кому подходит этот урок: - Специалистам в области Data Science, которые хотят осваивать новые инструменты и подходы - Руководителям DS подразделений, чтобы узнать как применять инструменты MLOps для повышения эффективности рабочих процессов - Всем тем, кто интересуется современными ML/MLOps практиками Результат урока: - Вспомните основные цели и задачи применения MLFlow - Поймете, какие улучшения появились вместе с выходом нового релиза данного инструмента - Узнаете, что такое MLflow Recipes и какое место занимают подобные фреймворки в работе DS специалиста - Разберетесь, как можно применять MLflow Recipes на практике «MLOps» - Преподаватель: Данила Слепов - проектирует AI-системы, разрабатывает архитектуру MLOps платформ, помогает создавать инструменты и налаживать процессы для Data Scientist-ов и аналитиков Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: