MLFlow — полный контроль над ML-экспериментами! // Демо-зан

Запутались в моделях и параметрах? Не можете вспомнить как получали результат, который оказался лучшим? Забыли сохранить модель, а теперь она вам понадобилась?Хотите эффективно управлять жизненным циклом ваших моделей машинного обучения? Тогда этот вебинар для вас! Что вас ждет на вебинаре? 1️⃣ поймем как проводить ML эксперименты и главное как их контролировать; 2️⃣ поймете что такое MLFlow и какие компоненты он содержит; 3️⃣ разберем основные возможности MLFlow: трекинг экспериментов, управление моделями и воспроизводимость; 4️⃣ проведем живую демонстрацию, где шаг за шагом внедрим MLFlow в ML-проект. 👩💻 Кому будет полезно? 👉Data Scientists, которые хотят структурировать эксперименты и легко возвращаться к предыдущим результатам. 👉ML-инженерам, желающим автоматизировать развертывание и мониторинг моделей. 👉Разработчикам, работающим с ML-проектами и стремящимся к лучшей управляемости процессов. 🔍 Что вы узнаете по итогам вебинара? ✅ Как отслеживать и управлять экспериментами с помощью MLFlow; ✅ Как эффективно работать с артефактами и версиями моделей; ✅ Как интегрировать MLFlow в ваш ML-пайплайн и ускорить вывод моделей в продакшн. ❗️Не упустите шанс разобраться в MLFlow и автоматизировать рутину ML-процессов! «MLOps» - https://otus.pw/wc2v/ Преподаватель: Игорь Стурейко - FinTech Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/wPZg/ Дополнительные материалы: https://otus.pw/ggMw/ Следите за новостями проекта: - Telegram: https://t.me/Otusjava - ВКонтакте: https://otus.pw/850t - LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/