Вот как реализуется MLOps в реальных компаниях || Первое в своем роде видео на YouTube скачать в хорошем качестве

Вот как реализуется MLOps в реальных компаниях || Первое в своем роде видео на YouTube

Вот как реализуется MLOps в реальных компаниях (полный план внедрения) 🚀 Большинство людей изучают машинное обучение… но сталкиваются с трудностями, когда дело доходит до реальной работы в производственной среде. Модели работают в ноутбуках, но терпят неудачу в компаниях. Так как же реальные компании создают, развертывают, отслеживают и масштабируют системы машинного обучения? В этом видео я подробно разбираю полный план внедрения MLOps, используемый ведущими технологическими компаниями, стартапами и предприятиями — от основ машинного обучения до систем MLOps производственного уровня. Вы узнаете: ✔️ Что на самом деле означает MLOps в индустрии ✔️ Какие именно инструменты с открытым исходным кодом используют компании (MLflow, DVC, Kubeflow, Feast, FastAPI, KServe, Prometheus, Grafana и другие) ✔️ Как модели машинного обучения переходят от экспериментов к конвейерам и к производству ✔️ Реальные должности (инженер MLOps, инженер машинного обучения, инженер платформы) и чем они занимаются ежедневно ✔️ Действительно ли важны дипломы или важнее навыки и проекты ✔️ Как создавать комплексные проекты MLOps, которые ищут рекрутеры ✔️ Бесплатные учебные ресурсы, книги, сообщества, конкурсы и конференции Это не теория. Это то, как MLOps работает в реальных компаниях. Если вы: 🔹 Инженер по машинному обучению 🔹 Специалист по анализу данных 🔹 DevOps-инженер, переходящий в сферу ИИ 🔹 Студент или специалист, стремящийся к высокооплачиваемым должностям в области ИИ/MLOps — это видео сэкономит вам месяцы (или годы) путаницы. 📌 Рассматриваемые разделы Основы машинного обучения DevOps для MLOps Версионирование данных и отслеживание экспериментов CI/CD и непрерывное обучение Развертывание и обслуживание моделей Мониторинг, обнаружение отклонений и наблюдаемость Хранилища признаков Реальные вакансии Книги, бесплатные курсы и сообщества Конкурсы и конференции 🔗 Обсуждаемые инструменты с открытым исходным кодом MLflow, DVC, Kubeflow Pipelines, Feast, FastAPI, KServe, BentoML, Seldon, Prometheus, Grafana, Evidently AI, Ray, Flyte, Airflow, GitHub Actions, Docker, Kubernetes, Terraform 📚 Рекомендуемый путь обучения • Бесплатные курсы по MLOps и плейлисты на YouTube • Проекты с открытым исходным кодом, которые вам следует создавать • Сообщества для быстрого роста • Конференции, чтобы оставаться в курсе событий в отрасли Если это видео вам помогло понять Реальные MLOps, обязательно: 👍 Поставьте лайк 📌 Подпишитесь 💬 Задавайте вопросы в комментариях #mlops #machinelearning #aiengineering #datasciencecareers #devops #MLPipeline #artificialintelligence #MLDeployment #kubernetes #python #aijobs #opensource #techcareers #aiengineer #mlflow #Kubeflow #Feast