В интервью Дмитрий Аникин делится опытом построения инфраструктуры ML-моделей в Касперском, расскажет о том, почему у Data Scientist возникают проблемы с качественным кодом, заодно поговорили и о

В интервью Дмитрий Аникин делится опытом построения инфраструктуры ML-моделей в Касперском, расскажет о том, почему у Data Scientist возникают проблемы с качественным кодом, заодно поговорили и о таком понятии как "хороший код". Весь опыт он отразил в своем докладе "О хороших практиках построения инфраструктуры ML-моделей", с которым будет выступать на конференции Python разработчиков Moscow Python Conf++ 2021. Конференция будет проходить с 27-28 сентября 2021.

https://conf.python.ru/moscow/2021

Таймкоды:

00:00 Розыгрыш билета на конференцию

00:30 Почему UncleDijkstra?

02:00 Что делают Data Scientist в Касперском?

03:50 Как обходить распознавание лиц

06:50 Приходит ли бизнес сам с задачами по ML?

09:00 Почему 80% ML моделей не доходят до продакшн?

11:17 Соотношение проектов исследовательских моделей и моделей для продакшн

13:00 Одна из причин не выпуска в прод: сами заказчики часто переобуваются

14:30 Советы для решения проблем с продакшн

17:28 Data Scientistы не умеют писать код

21:13 MLOps, курсы Andrew Ng

Источник: conf.python.ru

Комментарии: