Павел Кикин
Машинное обучение
579
Специалист по машинному обучению и ГИС, кандидат технических наук, преподаватель. Связь...  · 29 мар

Основная информация для участников курса

1. Регистрация на защиту проекта: клик
2. Общая информация о курсе и регистрация: клик
3. Папка с материалами курса в Google Drive: клик
4. Репозиторий курса: клик
5. Гайды от участников курса: клик
6. Участие в дополнительных активностях: клик
Рекомендуемые темы для гайда/мастеркласса/доклада можно посмотреть здесь
Также, вы можете предложить, интересующую вас тему, здесь
7. Подбор/поиск команды для финального проекта: клик
8. Рекомендации для ML проекта используемого по ходу курса: клик
Любые воросы, связанные с курсом, можно задать в нашем сообществе или в telegram чате для участников курса: https://t.me/MLopsProduction
Неделя 1. Концепция воспроизводимых и масштабируемых исследований. Особенности ML разработки в production.
Неделя 2. Хранение и версионирование кода. Gitlab. Общие принципы Git-flow, Github-flow, настройка репозитория, codereview.
Неделя 3. Codestyle, инструменты форматирования, линтеры.
Неделя 4. Шаблонизация. Python пакеты и CLI. Snakemake.
Неделя 5. Управление зависимостями и инструменты автоматизации на примере DVC
Неделя 6. Инструменты автоматизации ML исследований, DVC + MLFlow
Неделя 7. Разработка сервиса на базе ML моделей. Контейнеризация с Docker.
Неделя 8. Методы и инструменты тестирования кода и данных.
Мой телеграммПерейти на t.me/pavel_kikin
1 эксперт согласен
Образование+4
10,7 K
Денис Валитов
подтверждает
Отличный пост со всеми ссылками необходимыми от автора курса MLOps
Комментировать пост…Комментировать…