Real-time ML и потоковая обработка | Data Science для middle

❗️Бесплатный урок про Minority Drift: https://clck.ru/3Rp9kK Потренироваться проходить собеседования: https://clck.ru/3Rni4b Найти напарника для подготовки к собеседованиям: https://clck.ru/3Rni6X Узнайте о real-time и потоковой обработке в машинном обучении в этом видео. Подходит для тех, кто изучает Data Science на продвинутом уровне. Таймкоды: 03:00 - План лекции 05:35 - Что такое Real-time ML? 11:45 - Требования к Latency в ML задачах 21:05 - Batch, Streaming, Hybrid подходы к обработке данных 25:00 - Кейс ML System Design - проектирование stream пайплайна 45:10 - Основные компоненты stream пайплайнов 49:02 - Lambda, Kappa, Microservices архитектуры 01:01:00 - Задержки в ML за счет инфраструктуры 01:04:00 - Задержки в ML за счет моделей и признаков 01:16:00 - Адаптация признаков к stream архитектуре 01:28:00 - Адаптация моделей к потоковой архитектуре 01:30:00 - Выбор оптимального размера Batch 01:32:00 - Способы ускорения инференса 01:36:00 - GPU ускорение и виды компиляции 01:40:44 - Курс по Data Science data science, real time ml, machine learning, ml, дата сайнтист, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети, глубокое обучение, инженер данных, курс машинного обучения, искусственный интеллект, нейронная сеть, карьера в data science, аналитик данных, карьера инженера данных, ml roadmap, курс по машинному обучению, data scientist, нейросети, нейросеть, дата сайнс, data analyst, курсы ml, обучение data science, ml инженер, дата сайенс, математика для анализа данных, ds. VK: https://vk.com/balun_courses Telegram: https://t.me/balun_courses YouTube:    / @balun.courses   RuTube: https://rutube.ru/channel/39350406/