Научитесь создавать надежные и эффективные ML-системы и поддерживать их стабильную работу.
Чему вы научитесь:
- Выбирать метрики и функции потерь, создавать надежный пайплайн данных и комбинировать методы валидации, чтобы сразу готовить качественную версию модели;
- Как формулировать задачи и выделять ключевые этапы, чтобы хорошо ориентироваться в проекте;
- Методам интеграции ML-продукта в экосистему. Узнаете, как оптимизировать деплой, мониторить работу модели и обслуживать, чтобы она была управляемой и масштабируемой;
- Улучшите навыки анализа ошибок, обучения пайплайнов, работы с фичами и тестирования модели для оценки ее производительности.
![[БК] Аналитик данных: первые шаги для погружения в профессию](https://okursah.ru/storage/media/789/eduson.jpg)
