Что такое непрерывное машинное обучение, как оно работает и при чем здесь MLOps. Почему сложно вести разработку ML-моделей в стиле CI/CD и как CML помогает обойти эти ограничения. Автоматизация процессов непрерывной интеграции и доставки с помощью open-source CLI-инструмента от Iterative.ai. Трудности CI/CD в Machine Learning и MLOps Поддерживаемые DevOps-концепцией идеи...
Как быстро и эффективно с помощью Neo4j выявить преступников, незаконно ввозящих в страну контрафактные товары. Почему графовая СУБД Neo4j обошла документо-ориентированную MongoDB, из чего состоит алгоритм поиска рецидивистов средствами технологий аналитики больших данных и как это может пригодиться в других бизнес-приложениях. Постановка задачи: сложности отслеживания контрафакта Каждый день практически в...
Чтобы сделать наши курсы для специалистов в области Data Science и ML-инженеров еще более полезными, сегодня рассмотрим, как организовать сквозной CI/CD-конвейер разработки и развертывания системы машинного обучения в соответствии с MLOps-концепцией на 4-х популярных Python-инструментах: MLflow, DVC, Airflow, ClearML. А в качестве примера практической реализации этой идеи разберем кейс банка...
Сегодня рассмотрим наиболее распространенные в MLOps стратегии развертывания, т.е. подходы к внедрению моделей машинного обучения в производство. Выбор стратегии зависит от бизнес-требований и от контекста применения результатов ML-моделирования. Какие бывают стратегии и как они реализуются: краткий ликбез с примерами для ML-инженеров и MLOps-специалистов. Пакетное прогнозирование и веб-сервисы для MLOps Это...
Недавно мы писали про рекомендательную систему американской медиа-компании Meredith Corporation на основе графовой СУБД Neo4j и алгоритма непересекающихся множеств (Union-Find). Продолжая эту тему в рамках нашего нового курса по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим, как построить простой рекомендательный движок с помощью выражений и операторов языка запросов Cypher...
Поскольку разработка и развертывание ML-систем отличаются от традиционного ПО, о чем мы писали здесь и здесь, процесс тестирования модели машинного обучения тоже имеет свою специфику, которую учитывает концепция MLOps. Читайте далее, что и как тестировать при разработке систем Machine Learning, а также при чем здесь подход Arrange-Act-Assert. MLOps и тестирование...
Развивая наш новый курс по графовой аналитике больших данных в бизнес-приложениях, сегодня рассмотрим американского медиаконгломерат Meredith Corporation по персонализации пользовательских профилей с помощью графовой СУБД Neo4j и алгоритма непересекающихся множеств (Union-Find). Постановка задачи: сложности идентификации анонимных клиентов Различными контент-продуктами конгломерата Meredith Corporation ежемесячно пользуется более 180 миллионов человек через приложения,...
Недавно мы писали про сложности разработки и развертывания ML-систем и способы их решения с помощью концепции MLOps. Продолжая эту тему, важную для обучения специалистов по Data Science, аналитиков и инженеров данных, сегодня рассмотрим основные некоторые преимущества фреймворка MLFlow для создания надежных конвейеров CI/CD в системах машинного обучения. CI/CD в MLOps...
Мы уже рассказывали о победителях российского ИТ-конкурса «Проект Года 2020» от профессионального сообщества GlobalCIO в номинации «Аналитика и Big Data», где «Газпром нефть» и банк ВТБ делятся опытом применения российских продуктов Arenadata. Сегодня рассмотрим кейс призера 2021 года - проект «Фабрика данных» в АО «Народный банк Казахстана», в результате которого...
Постоянно добавляя в наши курсы по Apache Spark и машинному обучению практические примеры для эффективного повышения квалификации Data Scientist’ов и инженеров данных, сегодня рассмотрим задачу пакетного прогнозирования и планирование ее запуска по расписанию без применения масштабных MLOps-решений. Apache Spark для пакетного прогнозирования Есть много готовых решений и инструментов для пакетного...