Видео ютуба по тегу Ml В Продакшене

Перестаньте писать промпты? Хардкорный ML в продакшене — разговор с Александром Сербулом (Битрикс24)
Перестаньте писать промпты? Хардкорный ML в продакшене — разговор с Александром Сербулом (Битрикс24)
Артём Карасюк | Подсматриваем за ML в продакшене
Артём Карасюк | Подсматриваем за ML в продакшене
Евгений Лопаткин: Моментальная доставка ML в продакшн
Евгений Лопаткин: Моментальная доставка ML в продакшн
Мониторинг моделей машинного обучения в продакшене
Мониторинг моделей машинного обучения в продакшене
Экономия железа для МЛ-моделей в продакшен
Экономия железа для МЛ-моделей в продакшен
Жизненный цикл ML в боевых условиях / Сергей Виноградов (Front Tier, РАНХиГС)
Жизненный цикл ML в боевых условиях / Сергей Виноградов (Front Tier, РАНХиГС)
Продакшн в машинном обучении и data science
Продакшн в машинном обучении и data science
Деплой ML моделей: от кода до продакшена
Деплой ML моделей: от кода до продакшена
«Feature Store в ML: что это и почему без него твоя модель врёт»
«Feature Store в ML: что это и почему без него твоя модель врёт»
Жизненный цикл системы машинного обучения в продакшене. В.И. Булаев (АО НПФ «Геофизика», г. Уфа)
Жизненный цикл системы машинного обучения в продакшене. В.И. Булаев (АО НПФ «Геофизика», г. Уфа)
Эмели Драль. Внедрение моделей машинного обучения в продакшн
Эмели Драль. Внедрение моделей машинного обучения в продакшн
Переобучение и недообучение в машинном обучении
Переобучение и недообучение в машинном обучении
Почему умный ≠ ML-инженер: 3 жёсткие истины
Почему умный ≠ ML-инженер: 3 жёсткие истины
Мониторинг и Логи ПРОДАКШЕН уровня — Grafana + Loki + Prometheus + Promtail
Мониторинг и Логи ПРОДАКШЕН уровня — Grafana + Loki + Prometheus + Promtail
Dropout и регуляризация: почему без них ML не работает
Dropout и регуляризация: почему без них ML не работает
Жизненный цикл ML-моделей: от эксперимента до продакшена
Жизненный цикл ML-моделей: от эксперимента до продакшена
Что такое MLflow и зачем он нужен
Что такое MLflow и зачем он нужен
002. ML модели в продакшне Яндекс Такси - Роман Халкечев
002. ML модели в продакшне Яндекс Такси - Роман Халкечев
MLflow в облаке. Простой и быстрый способ вывести ML модели в продакшен
MLflow в облаке. Простой и быстрый способ вывести ML модели в продакшен
DEVчата #18 - Про Machine Learning и MLOPS // Михаил Марюфич
DEVчата #18 - Про Machine Learning и MLOPS // Михаил Марюфич
Наука доставки R&D в продакшн
Наука доставки R&D в продакшн