DevOps в мире Machine Learning: в Украине запускают бесплатный мини-курс по новой специальности

Экосистема AI HOUSE, направленная на освоение и развитие технологий AIArtificial Intelligence — искусственный интеллект и MLMachine Learning — машинное обучение, запускает бесплатный практический миникурс по MLOps — способу преобразования методов и технологий машинного обучения в полезные инструменты для решения задач бизнеса.

Об этом Highload сообщили в компании.

Что известно

Мини-курс для будущих MLOps будет серией воркшопов. Он состоится в период 18 июня — 2 июля 2022 года.

Лекции будет читать Lead ML Engineer в Proxet/GIPHY Дмитрий Войтех. У него за плечами больше шести лет опыта коммерческой разработки программного обеспечения и машинного обучения. Отмечается, что за последние три года его команда успешно использует MLOps для оптимизации рабочих процессов.

«MLOps — это больше чем профессия. Это парадигма масштабируемого и легкого в управлении машинного обучения», — говорят организаторы.

Кто такой MLOps и какие знания можно получить на курсе

Многие считают, что MLOps — это отдельная профессия, связанная с автоматизацией, настройкой и обслуживанием инфраструктуры для ML-проектов. В некоторых компаниях это действительно вынесено в отдельную позицию.

Но общая тенденция рынка заключается в расширении сфер ответственности ML-инженеров, их универсализации: чтобы любой из команды, имея определенные приоритетные направления деятельности, благодаря своему бекграунду и навыкам, также мог заняться как тренировкой модели, так и ее деплойментом или мониторингом.

При этом делать это нужно по актуальным практикам и конвенциям. Это позволяет строить удобные в поддержке и масштабировании ML-системы, в которых ориентируются все инженеры.

В рамках этого компактного MLOps-курса будет рассмотрят, каким инструментарием должен владеть современный ML-инженер, чтобы реализовать проект от начальной research-стадии до финальных этапов, связанных с мониторингом и обновлением моделей в продакшене.

Итак, на курсе обещают разобраться, как эффективно настроить ключевые компоненты ML-проекта:

• решения для воспроизводимости ML-экспериментов;
• средства для оптимизации гиперпараметров;
• версионирование и автоматизация ML-экспериментов и тренировок;
• сохранение, обработка, версионирование и интерфейс доступа к сырым данным и признакам;
• хранение, внедрение ML-моделей в продакшн, масштабирование и их автоматическое обновление;
• мониторинг и аналитика (сбор метрик, выявление аномалий, A/B тесты и т.д.).

Организаторы отмечают, что сейчас на рынке существует определенное разнообразие платформ, с помощью которых можно решать эти задачи. И у каждой есть свои преимущества и недостатки. На курсе участников познакомят с теми, на которые есть спрос.

Кому подойдет и как попасть

Курс идеально подойдет для:

• Software Engineer;
• Data Engineer;
• Data Analyst;
• ML/DS Engineer начального или среднего уровней.

По результатам прохождения мини-курса участники научатся эффективно управлять всем жизненным циклом ML: от тренировки модели до развертывания и мониторинга.

Зарегистрироваться на курс можно до 14 июня включительно — по ссылке. Организаторы также отмечают, что количество участников ограничено.

Читайте также: Для украинцев продолжают запускать бесплатные IT-курсы — новая подборка