ML-платформа: всеобщее благо или лучше не надо

Какой должна быть идеальная ML-платформа, чтобы ей удобно было пользоваться? Почему правильные пути нужно делать простыми, а неправильные пути — максимально сложными. Как создавать инструменты и технологии, которые будут опережать продукт. Обсудим с коллегой из Т-Банка — Мишей Чебаковым. Ведущий: — Даня Гаврилов, руководитель Research-команды Т-Банка. Гость: — Миша Чебаков, руководитель разработки платформ машинного обучения в Т-Банке. Таймкоды: 00:58 Начало 1:36 Что такое ML-платформа 2:36 Платформа как канализация 3:54 С чего начиналась ML-платформа 6:00 Как развивалась ML-платформа 7:05 Какие фичи были нужны 8:18 Самая крутая фича 10:28 Фича, которую сделали зря 15:42 Люди боятся ML-платформ 18:47 Почему за SSH мы платим потом 19:55 Слишком сложная фича 23:10 Как понять, что делаешь нужное 26:20 Каких людей берут в команду 27:16 Подходы разработчика ML-платформы 31:54 Работа с разными ML-направлениями 34:16 Догфудинг: пробовал ли сам пользоваться платформой 36:09 Как понять, в какие технологии вкладываться 39:55 ML-платформа в будущем Подписывайтесь на наши каналы: Наш телеграм: https://t.me/zheltyi_ai
Дайджесты, статьи и анонсы митапов: https://t.me/kod_zheltyi
Жизнь команды изнутри и вакансии по направлениям: https://t.me/t_crew
Блог на Хабре: https://habr.com/ru/companies/tbank