Real-time ML и потоковая обработка | Data Science для middle

Курсы по программированию: https://clck.ru/3AStpf
Потренироваться проходить собеседования: https://clck.ru/3AStuT
Узнайте о real-time и потоковой обработке в машинном обучении в этом видео. Подходит для тех, кто изучает Data Science на продвинутом уровне. Таймкоды: 03:00 - План лекции 05:35 - Что такое Real-time ML? 11:45 - Требования к Latency в ML задачах 21:05 - Batch, Streaming, Hybrid подходы к обработке данных 25:00 - Кейс ML System Design - проектирование stream пайплайна 45:10 - Основные компоненты stream пайплайнов 49:02 - Lambda, Kappa, Microservices архитектуры 01:01:00 - Задержки в ML за счет инфраструктуры 01:04:00 - Задержки в ML за счет моделей и признаков 01:16:00 - Адаптация признаков к stream архитектуре 01:28:00 - Адаптация моделей к потоковой архитектуре 01:30:00 - Выбор оптимального размера Batch 01:32:00 - Способы ускорения инференса 01:36:00 - GPU ускорение и виды компиляции 01:40:44 - Курс по Data Science data science, real time ml, machine learning, ml, дата сайнтист, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети, глубокое обучение, инженер данных, курс машинного обучения, искусственный интеллект, нейронная сеть, карьера в data science, аналитик данных, карьера инженера данных, ml roadmap, курс по машинному обучению, data scientist, нейросети, нейросеть, дата сайнс, data analyst, курсы ml, обучение data science, ml инженер, дата сайенс, математика для анализа данных, ds. YouTube:    / @balun.courses   VK: https://vk.com/balun_courses
Telegram: https://t.me/balun_courses
Dzen: https://dzen.ru/balun_courses
Rutube: https://rutube.ru/channel/39350406/
vc.ru: https://vc.ru/u/3736512-baluncourses