MLFlow - контроль над ML-экспериментами// Демо-занятие курса «MLOps»

Открытый вебинар в рамках курса MLOps Запутались в моделях и параметрах? Не можете вспомнить как получали результат, который оказался лучшим? Забыли сохранить модель, а теперь она вам понадобилась?Хотите эффективно управлять жизненным циклом ваших моделей машинного обучения? Тогда этот вебинар для вас! 📍 Что вас ждет на вебинаре? поймем как проводить ML эксперименты и главное как их контролировать; поймете что такое MLFlow и какие компоненты он содержит; разберем основные возможности MLFlow: трекинг экспериментов, управление моделями и воспроизводимость; проведем живую демонстрацию, где шаг за шагом внедрим MLFlow в ML-проект. 👥 Кому будет полезно? Data Scientists, которые хотят структурировать эксперименты и легко возвращаться к предыдущим результатам. ML-инженерам, желающим автоматизировать развертывание и мониторинг моделей. Разработчикам, работающим с ML-проектами и стремящимся к лучшей управляемости процессов. ✅ Что вы узнаете по итогам вебинара? Как отслеживать и управлять экспериментами с помощью MLFlow; Как эффективно работать с артефактами и версиями моделей; Как интегрировать MLFlow в ваш ML-пайплайн и ускорить вывод моделей в продакшн. Не упустите шанс разобраться в MLFlow и автоматизировать рутину ML-процессов! Курс «MLOps» - https://otus.pw/uod0/
Преподаватель: Игорь Стурейко - Teamlead, главный инженер Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/PA2uu/
Следите за новостями проекта: Telegram: https://t.me/Otusjava
ВКонтакте: https://otus.pw/850t
LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
Хабр: https://otus.pw/S0nM/