технологический партнер
индустриальный партнер
+
MLOps: жизненный цикл ML-моделей от идеи до реализации
Вебинар | Онлайн-трансляция
31 июля суббота
в 12:00 по МСК
MLOps набирает популярность по всему миру. Мы вам расскажем, как эта дисциплина превращает методы и технологии машинного обучения в полезный инструмент для бизнеса и почему специалисты, разбирающиеся в ней, ценятся на вес золота.
Бизнес-идея
Анализ и подготовка данных
Моделирование
Оценка решения
Внедрение
Изучите этапы разработки и внедрения ML-моделей
Бизнес-идея
Моделирование
Внедрение
Тестирование и мониторинг
О чем будем говорить:
Что происходит с моделями после того, как Data Scientist завершит их обучение в Jupyter Notebook?
Как модели попадают в продуктивное использование на серверы, кластеры, смартфоны и самоуправляемые автомобили?
Как сократить время от идеи до запуска моделей в производство?
Как модели могут работать под высокой нагрузкой: обслуживать запросы от сотен тысяч и даже миллионов пользователей?
1
2
3
4
Узнайте, какие возможности открывает MLOps
Что такое MLOps
Новый подход к разработке ML-моделей, обеспечивающий более эффективное использование методов машинного обучения для решения бизнес-задач.
Какие практические задачи решает MLOps
Помогает бизнесу развивать Data Science и внедрять ML-модели на 80% быстрее. Позволяет избежать частых ошибок и проблем, с которыми сталкиваются специалисты по данным.
Вам точно стоит прийти, если вы:
имеете степень бакалавра технических и ИТ-специальностей, математических, естественных и экономических наук
хотите создавать сложные прикладные системы на основе ИИ
интересуетесь сферой ИТ в целом и разработками ИИ в частности
Погрузитесь в сферу вместе с нами
Задайте вопросы эксперту в сфере Data Science и Machine Learning

Познакомьтесь с одной из важнейших дисциплин для специалистов по данным

Получите конкретные рекомендации, что делать и учить сейчас




Кто будет говорить:
Андрей Созыкин
Проректор по образовательной деятельности УрФУ
Как быть?
Прийти на вебинар 31 июля в 12:00 и получить ответы