Данные и машинное обучениеАндрей Мамоненко
Данные компании — в рабочие модели и решения, а не в отчёты, которые никто не читает.
Что входит
- Дата-платформы, хранилища, пайплайны и качество данных
- Прогнозные и классификационные модели под задачи бизнеса
- MLOps: обучение, выкладка, мониторинг моделей
- Аналитика и метрики, на которых принимаются решения
- Безопасность и соответствие требованиям при работе с данными
Когда обращаться
- Данные есть, но решения принимаются на глаз
- Нужна модель прогноза, скоринга или рекомендаций
- Модели построены, но их нельзя надёжно эксплуатировать
С чего начать работу с данными?
С задачи и метрики результата, затем аудит данных и минимальный пайплайн, который даёт ценность.
Что такое MLOps?
Практика надёжной эксплуатации моделей: версионирование, автоматическое обучение, выкладка и мониторинг.
Другие направления
На главную