Конференция завершена. Ждем вас на HighLoad++ в следующий раз!

От notebook'а до production'а BigData и машинное обучение

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Тезисы

Почему считается, что data scientist’ы плохо пишут код? О хороших практиках внедрения моделей машинного обучения глазами исследователя данных Kaspersky. MLOps: CI/CD, мониторинг, алертинг на живом примере. Как модель постепенно обросла вокруг себя развесистой инфраструктурой и что из этого вышло.
Что будет на выступлении:
– Пройдем весь этап эволюции модели от notebook, до production на конкретном примере. Соберем грабли и рассмотрим наши решения;
– Рассуждение на тему важности MLOps и почему это необходимо современному DS'у

Дмитрий Аникин
Kaspersky

Исследователь данных в лаборатории Касперского. Занимаюсь оптимизацией бизнес процессов внутри компании. Считаю, что за MLOps будущее!

dmitry.anikin@kaspersky.com
Telegram: @uncle_dijkstra

Другие доклады секции BigData и машинное обучение