DevOps: DevOps для задач обработки данных и машинного обучения (MLOps) - видео HD
12n.ru 16775 роликов
DevOps для задач обработки данных и машинного обучения (MLOps) - видео.
DevOps для задач обработки данных и машинного обучения (MLOps) — лекция 2023 года
Планирование: определение целей и задач проекта, выбор инструментов и технологий для реализации.
Сбор и анализ данных: получение необходимых данных, их очистка и обработка.
Обучение модели: выбор алгоритма машинного обучения, его настройка и обучение на полученных данных.
Оценка модели: тестирование модели на новых данных, оценка ее точности и надежности.
Внедрение модели: интеграция модели в рабочий процесс, ее настройка и оптимизация.
Мониторинг и поддержка: отслеживание работы модели в реальном времени, исправление возможных ошибок и улучшение ее производительности.
Масштабирование и оптимизация: увеличение производительности модели, улучшение ее эффективности и сокращение времени обработки данных.
Agile — это подход к разработке программного обеспечения, который предполагает разбиение работы на короткие итерации (спринты) и постоянное взаимодействие с заказчиком для уточнения требований и оценки результатов. Agile-методы также предполагают гибкость и адаптивность, но они не обязательно связаны с DevOps.