Полный курс по MLOps | №1 — Введение в реальный стек машинного обучения для продакшена

00:00 Введение: Расцвет MLOps 00:46 Прорыв в области ИИ 2016 года (Google Translate) 01:34 Машинный перевод на основе фраз против нейронного машинного перевода 05:54 Мозг машинного обучения против проектирования системы 09:19 Почему алгоритмы меняются, а инфраструктура остается 11:00 Основные компоненты MLOps (обучение, обслуживание, оценка) 14:02 Анатомия реального конвейера машинного обучения 16:16 Где хранятся данные? (Стек данных) 18:14 Объяснение проектирования признаков 22:14 DevOps против MLOps: в чем разница? 25:52 Когда НЕ следует использовать машинное обучение 29:40 Академические исследования против производственного машинного обучения 38:00 Пример из практики: Модель, получившая приз в 1 миллион долларов от Netflix 40:06 Узкие места в обучении против узких мест в выводе 41:48 Заключение и план развития серии