Инженерный подход к MLOps: как принципы расчётной механики ложатся в архитектуру AutoML

«Если что-то может пойти не так, это обязательно случится» . Мы не пытаемся предотвратить отказ, мы проектируем систему так, чтобы отказ одного элемента не валил конструкцию целиком. В предыдущих статьях мы разобрали AutoML на задаче о Титанике и показали систему мониторинга моделей . Это были туториалы по компонентам OutBoxML. Сегодня я хочу подняться на уровень выше и поговорить о принципах, на которых эти компоненты и вся система держатся. И поговорить про это через мой опыт в судостроении и страховании.

https://habr.com/ru/articles/1035790/

#система #mlops #архитектура_системы #solid

Инженерный подход к MLOps: как принципы расчётной механики ложатся в архитектуру AutoML

Привет! Меня зовут Владимир Суворов, я Senior Data Scientist в Страховом Доме ВСК и core-разработчик нашей библиотеки машинного обучения OutBoxML. Ссылки на проект на GitHub и в Telegram . О том, как...

Хабр