Skip to content

anchsemen/Practice-ML-DEV

 
 

Repository files navigation

Курс по разработке ML-сервиса(WIP)

Добро пожаловать на курс по разработке ML-сервиса! В этом курсе мы будем изучать важные аспекты разработки и внедрения моделей машинного обучения в продуктовую среду.

Описание курса

В настоящее время модели машинного обучения становятся все более распространенными и востребованными во многих отраслях. Однако, разработка и внедрение ML-сервисов представляют собой сложный процесс, который требует знания не только алгоритмов и моделей, но и навыков разработки программного обеспечения, инфраструктуры и обеспечения безопасности.

В рамках этого курса вы познакомитесь с основными этапами жизненного цикла ML-модели, начиная от сбора и подготовки данных, до развертывания и мониторинга ML-сервиса. Мы рассмотрим различные инструменты и технологии, которые помогут вам разрабатывать и внедрять ML-сервисы в реальных сценариях.

Цели курса

  • Понять важность разработки и внедрения ML-сервисов в продуктовую среду.
  • Изучить основные этапы жизненного цикла ML-модели и их роль в успешной разработке и внедрении.
  • Освоить практические навыки разработки и внедрения ML-сервисов.
  • Изучить инструменты и технологии, необходимые для успешной разработки и внедрения ML-сервисов.
  • Понять важность мониторинга ML-сервисов.

Структура курса

TBD

Важность изучения в рамках магистратуры

Изучение разработки ML-сервисов является важной частью образования в области машинного обучения на уровне магистратуры. В современном мире, где ML-технологии становятся неотъемлемой частью многих отраслей, специалисты, обладающие навыками разработки продуктовых ML-сервисов, востребованы на рынке труда.

В рамках этого курса вы получите практические навыки и знания, которые помогут вам успешно разрабатывать и внедрять ML-сервисы в реальных проектах. Вы изучите современные инструменты и методологии, которые помогут вам стать востребованным специалистом в области разработки ML-сервисов.

Мы надеемся, что этот курс станет для вас полезным и интересным. Добро пожаловать в увлекательный мир разработки ML-сервисов!

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Jupyter Notebook 44.2%
  • Python 27.8%
  • SCSS 15.1%
  • HTML 11.0%
  • Shell 0.9%
  • Ruby 0.7%
  • TeX 0.3%