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? ⁉️
Forwarded from Albina Colindonolwe
https://www.youtube.com/c/ЛекторийФПМИ
Лекторий физтех-школы ПМИ
Лекторий физтех-школы ПМИ
Forwarded from Albina Colindonolwe
Канал команды ML с семинарами и курсом ML-mipt
https://www.youtube.com/channel/UCPh1Mt7vcYSU5CIxNMVgqAw/videos
https://www.youtube.com/channel/UCPh1Mt7vcYSU5CIxNMVgqAw/videos
Буду участвовать активностях от Российского общества «Знание» - будет проходить всероссийский Марафон «Дома со «Знанием». Каждый день марафона будет посвящен определенной теме: 7 ноября - Наука /IT