Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Higher School of Economics

Проектирование и реализация систем машинного обучения

Higher School of Economics via Coursera

Overview

Модель машинного обучения, обученная с высокой точностью — это хорошо, но не достаточно. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал и начать решать с ее помощью реальные задачи, необходимо провести дополнительную работу по запуску модели в виде какого-то сервиса. В эту работу входит проектирование системы обработки данных, создание инфраструктуры для этой системы, оптимизация работы модели и последующий анализ работы полученного сервиса.

В этом курсе мы рассмотрим наиболее важные аспекты построения систем машинного обучения и познакомимся с популярными инструментами, которые могут облегчить нам эту задачу.

Syllabus

  • Развертывание ML-моделей
    • Когда модель машинного обучения можно запустить в Jupyter Notebook - это хорошо. Однако чтобы она начала решать какую-то задачу из реального мира, необходимо научиться разворачивать эту модель на полноценных вычислительных кластерах. В этой неделе мы познакомимся с классическими архитектурными подходами при построении таких систем и узнаем про популярные инструменты в этой области.
  • Анализ системы и продуктовая аналитика
    • На этой неделе мы попробуем себя в роли продуктового аналитика и разберем, как с помощью метрик контролировать и улучшать свой сервис.
  • Полный цикл разработки ML-сервиса
    • Этот модуль посвящен вопросам введения моделей в эксплуатацию с минимальными рисками отказа и недоступности сервиса и практикам MLOps. Рассматриваются требования к процессу ввода в эксплуатацию, основные определения, этапы, необходимый инструментарий. Практические работы посвещены процессу ввода моделей в эксплуатацию с помощью MLflow и отработке сценариев введения в эксплуатацию и работы с отказами сервиса.
  • Оптимизация моделей, исполнение на клиенте
    • Сегодня обучают просто огромные нейросети для решения задач, но чтобы это внедрить в промышленную эксплуатацию, приходится придумывать трюки для ускорения этих монстров. Задача стоит еще более остро, когда сеть должна выполняться на мобильном устройстве. Этим проблемам будет посвящена эта неделя.
  • Поиск приближенного ответа
    • На этой неделе мы разберем популярную задачу поиска приближенного ответа на запрос пользователя, будь то картинка, текстовый запрос или история прослушиваний музыкальных треков.

Taught by

Andrei Zimovnov

Related Courses

Reviews

Start your review of Проектирование и реализация систем машинного обучения

Never Stop Learning!

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Sign up for free