Что не так с датасетами в системах машинного обучения, с какими трудностями сталкиваются аналитики, инженеры данных и специалисты по Data Science при внедрении MLOps, почему важна согласованность различных информационных хранилищ,…
Метка: ML
Feature Store на Apache HBase с Phoenix, RonDB и Kafka: кейс Dream11
Автор Анна ВичуговаКатегория Machine Learning, Статьи
Современные ML-системы представляют собой сложные комплексные платформы из множества компонентов, одним из которых является хранилище фичей для моделей машинного обучения. Индийская gamedev-компания Dream11 делится своим опытом, как построить такое Feature…
DevOps + MLOps: мониторинг ML-моделей с New Relic
Автор Анна ВичуговаКатегория Machine Learning, Статьи
Зачем нужен мониторинг ML-систем в production, чем он отличается от простого отслеживания метрик ПО и при чем здесь MLOps. Как настроить телеметрию ML-приложений в New Relic: 5 простых шагов для…
Рекомендательные системы: продвинутые алгоритмы
Автор Dmitry ErmilovКатегория Machine Learning, Статьи
В прошлой статье мы разобрали методы построения рекомендательных систем: коллаборативная фильтрация; фильтрация на контенте; фильтрация на знаниях; гибридный подход. Мы намеренно не упомянули об одном важном подходе построения рекомендаций: об…
Что такое CML: MLOps и непрерывное машинное обучение
Автор Анна ВичуговаКатегория Machine Learning, Статьи
Что такое непрерывное машинное обучение, как оно работает и при чем здесь MLOps. Почему сложно вести разработку ML-моделей в стиле CI/CD и как CML помогает обойти эти ограничения. Автоматизация процессов…
Neo4j на страже закона: кейс поиска рецидивистов
Автор Анна ВичуговаКатегория Machine Learning, Neo4j, Use Cases, Статьи
Как быстро и эффективно с помощью Neo4j выявить преступников, незаконно ввозящих в страну контрафактные товары. Почему графовая СУБД Neo4j обошла документо-ориентированную MongoDB, из чего состоит алгоритм поиска рецидивистов средствами технологий…
MLOps на Python и не только: кейс банка «Открытие»
Автор Анна ВичуговаКатегория Machine Learning, Use Cases, Статьи
Чтобы сделать наши курсы для специалистов в области Data Science и ML-инженеров еще более полезными, сегодня рассмотрим, как организовать сквозной CI/CD-конвейер разработки и развертывания системы машинного обучения в соответствии с…
Практический MLOps: 4 стратегии развертывания систем Machine Learning
Автор Анна ВичуговаКатегория Machine Learning, Статьи
Сегодня рассмотрим наиболее распространенные в MLOps стратегии развертывания, т.е. подходы к внедрению моделей машинного обучения в производство. Выбор стратегии зависит от бизнес-требований и от контекста применения результатов ML-моделирования. Какие бывают…
NLP в Neo4j с Cypher: простой пример
Автор Анна ВичуговаКатегория Neo4j, Статьи
Недавно мы писали про рекомендательную систему американской медиа-компании Meredith Corporation на основе графовой СУБД Neo4j и алгоритма непересекающихся множеств (Union-Find). Продолжая эту тему в рамках нашего нового курса по графовой…
MLOps и тестирование систем Machine Learning
Автор Анна ВичуговаКатегория Machine Learning, Статьи
Поскольку разработка и развертывание ML-систем отличаются от традиционного ПО, о чем мы писали здесь и здесь, процесс тестирования модели машинного обучения тоже имеет свою специфику, которую учитывает концепция MLOps. Читайте…
