Мозг промышленного масштаба или как воплотить мечту в реальность?

В предыдущей статье мы рассмотрели различные типы нейросетей и обсудили, какие задачи можно решать с их помощью. Теперь рассмотрим задачу искусственного интеллекта с организационной и технической точки зрения. При работе над сложными проектами обычно вовлечена команда разработчиков и специалистов по обработке данных, у которых сразу возникают вопросы: как управлять проектом, совместно разрабатывать модель машинного обучения (Machine Learning model), проводить ее тестирование, каким образом синхронизировать код и результаты экспериментов? После разработки и оптимизации ML-модели возникает необходимость ее развертывания в промышленной среде. Все эти проблемы могут казаться менее увлекательными, чем решение самой задачи машинного обучения, но они имеют критическое значение для успешной реализации ML-проектов. В этой статье мы подробно рассмотрим жизненный цикл ML-сервиса от идеи до разработки и внедрения, а также инструменты и принципы, используемые на каждом этапе.

https://habr.com/ru/articles/795985/

#mlflow #mlops #mlops_tools #data_analysis #data_science #mlмодель #mlинженер #docker #kubernetes #project_management