Applying deployment oriented mindset for building Machine Learning models
Відео доповіді
Презентація доповіді
Розробляєте складні моделі з сотнями вхідних параметрів, що отримуються з кількох різних джерел? Авжеж! Показуєте блискучі значення метрик замовникам та обговорюєте, якою успішною модель може бути в продакшені? А чому б ні! А потім застрягаєте на місяці з задачами по деплою моделей та страждаєте з неспівпадінням в даних та багами? Звучить знайомо?
В цій доповіді я розкажу, як побудувати процес розробки моделей машинного навчання не забуваючи про їх деплой.
Маріанна Дячук
Women Who Code
- Керує маленькою, але крутою командою, яка складається з 2 data scientists та 1 data engineer у SynergyOne.
- Data Science Lead місцевого ком'юніті Women Who Code.
- Захоплюється навчанням та кодуванням, завжди орієнтується на організацію гнучкого процесу розвитку і надає перевагу плануванню заздалегідь.
- У даний час в процесі написання серії статей на Medium, орієнтованих на deployment моделей ML.