Хардкорный Machine Learning. Часть 1 из 5

Для создания эффективного ML-сервиса недостаточно обучить модель — необходимо настроить полноценную инфраструктуру для её работы и интеграции в бизнес-процессы. Здесь разбирают именно инженерную сторону: как внедрять алгоритмы в реальные продукты, мониторить их состояние и автоматизировать принятие решений. Внутри курса — работа на выделенных серверах с данными из реальных бизнес-задач. Программа ориентирована на ML-разработчиков и тимлидов, которые хотят перейти от теоретических моделей к созданию стабильно работающих приложений, приносящих измеримую прибыль компании.