Listen Top Shows Blog

MLOps: зачем вам всё это надо

MLOps: зачем вам всё это надо

Update: 2022-12-20

Share

Description

Для чего сегодня применяется MLOps и в каких задачах без него не обойтись завтра? Помогает ли MLOps бизнесу развивать Data Science или, может быть, мешает? В чём заключается роль специалиста по ML, и как специализации будут дробиться в будущем? В конце-концов, кто всем этим должен заниматься и где этому учат — обсуждаем с Юрием Каревым, руководителем управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения ВТБ, и Петром Ермаковым, ML Brand Director Яндекса.

Comments

Top Podcasts

The Best New Comedy Podcast Right Now – June 2024 The Best News Podcast Right Now – June 2024 The Best New Business Podcast Right Now – June 2024 The Best New Sports Podcast Right Now – June 2024 The Best New True Crime Podcast Right Now – June 2024 The Best New Joe Rogan Experience Podcast Right Now – June 20 The Best New Dan Bongino Show Podcast Right Now – June 20 The Best New Mark Levin Podcast – June 2024

In Channel

Где можно и где нельзя без ML в промышленности

Где можно и где нельзя без ML в промышленности

2024-09-3055:39

Как интересные задачи затягивают в Data Science

Как интересные задачи затягивают в Data Science

2024-09-1949:23

Мешают ли дата-сайентистам галлюцинации: подводим итоги года в ML, AI, DS

Мешают ли дата-сайентистам галлюцинации: подводим итоги года в ML, AI, DS

2023-12-2041:14

MLOps, часть III: критерии выбора инструментов и возможности Open Source

MLOps, часть III: критерии выбора инструментов и возможности Open Source

2023-12-0448:44

MLOps, часть II: погружаемся в специфику работы с данными

MLOps, часть II: погружаемся в специфику работы с данными

2023-09-1501:19:09

Нейросети для скоринга: хайп или реальный инструмент

Нейросети для скоринга: хайп или реальный инструмент

2023-08-1850:50

MlOps и управление данными: начинаем с самих данных

MlOps и управление данными: начинаем с самих данных

2023-07-2137:49

Датасеты для ИИ: кому нужны, для чего применять и как монетизировать

Датасеты для ИИ: кому нужны, для чего применять и как монетизировать

2023-06-3042:12

Ещё раз о социальной инженерии

Ещё раз о социальной инженерии

2022-12-2918:58

Злонамеренные атаки и ошибки обучения

Злонамеренные атаки и ошибки обучения

2022-12-2849:17

Новое воплощение киберугроз: итоги года в ИБ

Новое воплощение киберугроз: итоги года в ИБ

2022-12-2628:45

Концепция Data Fusion: настоящее и будущее работы с данными

Концепция Data Fusion: настоящее и будущее работы с данными

2022-12-2632:59

Дата-сайентисты — современные предсказатели?

Дата-сайентисты — современные предсказатели?

2022-12-2342:04

MLOps: зачем вам всё это надо

MLOps: зачем вам всё это надо

2022-12-2030:54

Где хранится цифровой рубль и как его потратить

Где хранится цифровой рубль и как его потратить

2022-12-1931:22

Сколько дата-сайентистов может заменить AutoML

Сколько дата-сайентистов может заменить AutoML

2022-12-1346:39

А/В-тестирование и Data Science: как и для чего совместить

А/В-тестирование и Data Science: как и для чего совместить

2022-11-2548:38

Ренессанс веба и альтернативный российский апп-стор

Ренессанс веба и альтернативный российский апп-стор

2022-11-2250:15

Подводим технологические итоги года

Подводим технологические итоги года

2021-12-2801:00:23

Зачем дата-сайентисту латынь и римское право

Зачем дата-сайентисту латынь и римское право

2021-12-2047:38

00:00

00:00

x

MLOps: зачем вам всё это надо

MLOps: зачем вам всё это надо