DevOps: DevOps для задач обработки данных и машинного обучения (MLOps) - видео HD

DevOps: DevOps для задач обработки данных и машинного обучения (MLOps) - видео
01:21:33

12n.ru 16940 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.

RSS
@user-ss6yc8pg2w
14:55
Добрый день, а можно ли как-то получить презентацию к этой лекции, полистать на досуге?
@AgileCareer
23:48
А чем DevOps от Agile отличается? Просто мы те же инструменты применяем в аспро.agile
12:10
DevOps — это методология разработки программного обеспечения, которая объединяет процессы разработки (Dev) и эксплуатации (Ops) в одну интегрированную систему. DevOps предполагает автоматизацию процессов, совместную работу над кодом и быстрое внедрение изменений.

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.