MLOps: День 1 - Введение в MLOps

• Автор объясняет, почему долго не загружал контент.  

• Проблемы в личной и профессиональной жизни.  

• Переход на удаленную работу с полной занятостью после изучения MLOps и ИИ.  

• Автор делится своим опытом успешного перехода на удаленную работу.  

• MLOps пользуется наибольшим спросом среди специалистов по данным.  

• Создание предложений о работе после изучения MLOps.  

• Автор решил создать плейлист по MLOps на своем канале.  

• Плейлист заменит платный курс и будет включать интуицию MLOps, инструменты и проекты.  

• Проекты должны быть отраслевого уровня и готовы к демонстрации рекрутерам.  

• Видео является первым в плейлисте.  

• Обсуждение необходимых инструментов для работы с MLOps.  

• Видео будут подробными и продолжительными.  

• Плейлист подходит для специалистов по данным, желающих повысить свои навыки.  

• Необходимы базовые знания Python и опыт работы с инструментами VS Code и Anaconda.  

• Знание жизненного цикла проекта в области науки о данных и базовых алгоритмов машинного обучения.  

• MLOps - это набор методов для автоматизации и упрощения рабочих процессов машинного обучения и разработки.  

• Объяснение определения MLOps и его важности для специалистов по данным.  

• Призыв к терпению и доверию к автору для успешного освоения материала.  

• Обсуждение необходимости MLops и его спроса.  

• Обзор жизненного цикла проекта в области науки о данных.  

• Начало с понимания проблемы и варианта использования.  

• Сбор данных о вариантах использования и их анализ.  

• Определение типов данных и их характеристик.  

• Обработка выбросов, нулевых значений и категориальных объектов.  

• Применение нормализации и стандартизации.  

• Категориальное кодирование и создание новых функций.  

• Выбор функций для прогнозирования целевого столбца.  

• Применение статистики и тестов для эффективного переобучения моделей.  

• Использование различных алгоритмов, таких как дерево решений и случайный лес.  

• Оценка модели для определения наилучших результатов и настроек.  

• Обсуждение проблем, связанных с традиционными методами до MLops.  

• Важность повышения стандартов кодирования для специалистов по обработке данных.  

• Управление данными и версиями кода и моделей.  

• Использование инструментов, таких как DBC и MLflow, для управления версиями данных и моделей.  

• Обсуждение конвейера данных и его роли в MLops.  

• Управление жизненным циклом данных и функций для оптимизации производительности.  

• Разработка конвейера данных занимает много времени.  

• Предварительная обработка и разработка функций важны для эффективности.  

• Эксперименты с данными могут улучшить производительность модели.  

• Использование методов IQR, стандартного отклонения и маркеров выбросов.  

• Автоматизация потока и эксперименты с жизненным циклом данных.  

• Стандарты кода и надежные изменения данных.  

• Использование инструментов, таких как MLflow и DVC.  

• Недостатки старых практик и концепция CI/CD.  

• Важность непрерывной интеграции и развертывания.  

• Мониторинг масштабируемости приложения.  

• Проблемы с производительностью при всплеске посещаемости.  

• Важность освоения MLOps для специалистов по обработке данных.  

• Трения между командами при работе с данными.  

• Инженер по MLOps должен разбираться в операциях и науке о данных.  

• Эффективная межкомандная зависимость для успешного проекта.  

• Разработка программного обеспечения и тестирование.  

• Упаковка в контейнер Docker и развертывание на AWS или Azure.  

• Важность стандартизации кодирования и управления данными.  

• Важность специалистов по обработке данных и инженеров по MLOps.  

• Инструменты для управления данными и разработки ПО.  

• Необходимость найма специалистов по MLOps для компаний в области обработки данных.  

• Маркировка данных и потоковая передача данных обязательны.  

• Управление версиями данных, записные книжки, визуализация данных и инструменты управления моделями важны.  

• Важно знать инструменты для профессионального инженера ML Ops.  

• Модульное кодирование помогает в разработке конвейеров данных.  

• Модули включают ввод данных, предварительную обработку, разработку функциональных возможностей, обучение модели и оценку модели.  

• Взаимодействие модулей важно для успешного кодирования.  

• Инструменты для управления версиями моделей и данных, обслуживания и экспериментов.  

• Инструменты для CI/CD, такие как Docker, Kubernetes, Prometheus и Grafana.  

• AWS Sagemaker, Google Vertex AI и Azure ML как универсальные сервисы для ML Ops.  

• Независимые инструменты, такие как Kubernetes, GitHub Actions и DVC ML Flow.  

• Эти инструменты с открытым исходным кодом и бесплатны в использовании.  

• Настройка проекта AWS Sagemaker ML Ops может быть дорогой.  

• Плейлист охватывает отраслевой уровень и включает учебные пособия.  

• Проект должен быть комплексным решением для ML Ops.  

• Практические действия и модульное кодирование важны для успешного освоения.  

• ML Ops - это набор практических приемов для автоматизации и упрощения рабочих процессов машинного обучения.  

• Включает разработку и использование моделей машинного обучения.  

• ML Ops делает процесс разработки более надежным и продуктивным.  

• Автор делится своим опытом работы специалистом по обработке данных.  

• Благодаря MLops он нашел высокооплачиваемую удаленную работу.  

• Он планирует создать видео о подготовке к удаленной работе.  

• Автор хочет поделиться своим опытом и знаниями с сообществом бесплатно.  

• Он надеется получить бесплатную гарантированную работу.  

• Призывает ставить лайки, комментировать, делиться и подписываться на канал.  

• Автор благодарит зрителей за внимание.  

• Упоминает GitHub как платформу для работы.  

• Прощается до следующего видео.