В Инстаграм был прямой эфир о SQL:
Go смотреть запись:
https://www.instagram.com/tv/CUAsXx8oHPy/?utm_medium=copy_link
Go смотреть запись:
https://www.instagram.com/tv/CUAsXx8oHPy/?utm_medium=copy_link
❗️Екатеринбург
https://www.znanierussia.ru/events/pro-budushee-forum-o-glavnyh-dostizheniyah-sovremennosti-i-profe-56
https://www.znanierussia.ru/events/pro-budushee-forum-o-glavnyh-dostizheniyah-sovremennosti-i-profe-56
znanierussia.ru
PRO Будущее. Форум о главных достижениях современности и профессиях будущего - Российское Общество «Знание»
Открытые уроки, лекции, мастер-классы, дебаты, свободные обсуждения самых актуальных и важных тем современности
Конференция Moscow Python Conf++
Первая профессиональная конференция таких масштабов, на которой я была спикером.
❗️Я открывающий конференцию спикер - 😂Одни - Вика, это большая честь, это для сильных спикеров;
😂Другие - это большая ответственность, как ты так , сразу на такую большую конфу?
А мне было просто страшно, проснулась и лёжа в кровати боролась, страх отговаривал меня лететь✈️
❗️Но знаете, все прошло идеально, организация на высоте🤩от проверки запятых в презентации, до слов поддержки и сопровождения.
😎А все это благодаря людям - профессионалам своего дела.
🥋Выступила тоже не плохо, но это действительно будет понятно позже - я очень требовательна к себе..
🥰Интересные и полезные знакомства. Такого сильного и продуктивного нетворкинга у меня не было давно.
🤗Знания, инструменты, лайфхаки и бесценный опыт, совершенных другими людьми ошибок, понимание рынка и куда двигаться дальше 📈
❗️А вам ещё предстоит это все узнать 😍 буду делиться с вами, следите 🙌
Также хочу сказать отдельное спасибо Вам❗️Директ завален словами поддержки и поздравлений, Вы все 🔥🔥🔥
От вас 🔥🔥в коментах👇
Первая профессиональная конференция таких масштабов, на которой я была спикером.
❗️Я открывающий конференцию спикер - 😂Одни - Вика, это большая честь, это для сильных спикеров;
😂Другие - это большая ответственность, как ты так , сразу на такую большую конфу?
А мне было просто страшно, проснулась и лёжа в кровати боролась, страх отговаривал меня лететь✈️
❗️Но знаете, все прошло идеально, организация на высоте🤩от проверки запятых в презентации, до слов поддержки и сопровождения.
😎А все это благодаря людям - профессионалам своего дела.
🥋Выступила тоже не плохо, но это действительно будет понятно позже - я очень требовательна к себе..
🥰Интересные и полезные знакомства. Такого сильного и продуктивного нетворкинга у меня не было давно.
🤗Знания, инструменты, лайфхаки и бесценный опыт, совершенных другими людьми ошибок, понимание рынка и куда двигаться дальше 📈
❗️А вам ещё предстоит это все узнать 😍 буду делиться с вами, следите 🙌
Также хочу сказать отдельное спасибо Вам❗️Директ завален словами поддержки и поздравлений, Вы все 🔥🔥🔥
От вас 🔥🔥в коментах👇
MLOps (Machine Learning Operations - Операции машинного обучения
По своей сути MLOps - это стандартизация и оптимизация управления жизненным циклом моделей машинного обучения.
🔁Самый простой цикл:
➡️бизнес гипотеза ➡️ сбор/предобработка данных ➡️анализ ➡️построение модели ➡️тестирование/ валидация результатов ➡️внедрение ➡️эксплуатация➡️
Когда в процессе эксплуатации возникает необходимость изменить/доработать или дообучить модель на новых данных, цикл запускается заново — 🔁модель дорабатывается, тестируется, и внедряется новая версия, т.е это бесконечно повторяемый процесс.
Также, до недавнего времени, количество моделей могло быть управляемым в небольшом масштабе. С автоматизацией решений, количество моделей становится более критичным, и, параллельно, управление рисками моделей становится более важным на высшем уровне.
Операции машинного обучения (MLOps) - это процесс, который помогает организациям и руководителям бизнеса создавать долгосрочную ценность и снижать риски, связанные с машинным обучением.
По своей сути MLOps - это стандартизация и оптимизация управления жизненным циклом моделей машинного обучения.
🔁Самый простой цикл:
➡️бизнес гипотеза ➡️ сбор/предобработка данных ➡️анализ ➡️построение модели ➡️тестирование/ валидация результатов ➡️внедрение ➡️эксплуатация➡️
Когда в процессе эксплуатации возникает необходимость изменить/доработать или дообучить модель на новых данных, цикл запускается заново — 🔁модель дорабатывается, тестируется, и внедряется новая версия, т.е это бесконечно повторяемый процесс.
Также, до недавнего времени, количество моделей могло быть управляемым в небольшом масштабе. С автоматизацией решений, количество моделей становится более критичным, и, параллельно, управление рисками моделей становится более важным на высшем уровне.
Операции машинного обучения (MLOps) - это процесс, который помогает организациям и руководителям бизнеса создавать долгосрочную ценность и снижать риски, связанные с машинным обучением.
ЗАЧЕМ MLOps DATA SCIENTIST?
Дело в том, что DSы не самые лучшие программисты.🙃
Большинство специализируются на построении и оценке моделей, а не на разработке окружения и их внедрении.
❗️Но ситуация на рынке сильно изменилась! И сейчас компании хотят специалистов, которые смогут и разработать модель и развернуть ее в среде, и следить как она себя ведёт в эксплуатации.
🦾 Таких специалистов сейчас называют ML engineer, считается, что эти люди должны быть более сильны в разработке, чем классические Data Scientist. И на них то, сейчас самый большой спрос.
Поэтому учится выкатывать модели в продакшн, а в этом вам помогут книги:
⁃ Mark Treveil - Introducing MLOps;
⁃ Noah Gift - Practical MLOps;
⁃ Elton Stoneman - Learn Docker in a Month of Lunches;
❗️Смотрим карусель и сохраняем ✉️❤️
⁉️А вы занимаетесь внедрением ваших моделей? ⁉️
Дело в том, что DSы не самые лучшие программисты.🙃
Большинство специализируются на построении и оценке моделей, а не на разработке окружения и их внедрении.
❗️Но ситуация на рынке сильно изменилась! И сейчас компании хотят специалистов, которые смогут и разработать модель и развернуть ее в среде, и следить как она себя ведёт в эксплуатации.
🦾 Таких специалистов сейчас называют ML engineer, считается, что эти люди должны быть более сильны в разработке, чем классические Data Scientist. И на них то, сейчас самый большой спрос.
Поэтому учится выкатывать модели в продакшн, а в этом вам помогут книги:
⁃ Mark Treveil - Introducing MLOps;
⁃ Noah Gift - Practical MLOps;
⁃ Elton Stoneman - Learn Docker in a Month of Lunches;
❗️Смотрим карусель и сохраняем ✉️❤️
⁉️А вы занимаетесь внедрением ваших моделей? ⁉️