Поиск
Найдено: 34
3ч 01м🏗 MLOps: от разработки моделей до автоматизированного деплоя
54 мин🎾 Вы не Facebook: Якопо Тальябуэ о прагматичном MLOps для B2B
53 мин🛠 ClearML: как автоматизировать R&D и оркестрацию GPU за две строки кода
56 мин🤖 Битва за будущее MLOps: Платформы «всё в одном» против специализированных инструментов
12 мин🎯 Эндрю Ын об MLOps: почему «чистые» данные важнее идеального кода
11 мин📊 Малые и большие данные в MLOps: как тип данных меняет стратегию разработки
49 мин🛠 Майк дел Бальсо: «2021 год станет годом Feature Store в индустрии ML»
56 мин🕒 Эволюция MLOps в Meta: Как устроена экосистема машинного обучения Facebook
10 мин🎯 Эндрю Ын: «Ваша задача — решать проблему бизнеса, а не просто показывать точность на тестах»
44 мин🎓 Как перенести ИИ-модели из ноутбука в облачное производство
37 мин🌐 Видьют Наваре о будущем ИИ в PayPal: «Мы ищем новые горизонты»
12 мин🔄 Эндрю Ын: «Тратить месяц на сбор данных перед первой моделью — это ошибка»
10 мин🎯 Эндрю Ныш о ловушках HLP: «Математическое доказательство превосходства модели редко убеждает бизнес»
14 мин🧭 Эндрю Ын о технической осуществимости ML-проектов: как понять, что идею можно реализовать
10 мин📊 Эндрю Ын: «Развертывание модели — это не конец, а начало итерации»
11 мин🛠 От Shadow Mode до полной автоматизации: как правильно внедрять ML-модели
47 мин🏛 Мириам Фридель из Capital One: «Команда-единорог важнее, чем специалист-единорог»
12 мин📉 Эндрю Ын: «Высокая точность на перекошенных данных — это иллюзия»
14 мин📉 Эндрю Ын: «Первый деплой модели — это лишь середина пути»
28 мин🛠 ClearML: как автоматизировать хаос в ML-разработке и подружить облака с on-prem
30 мин🛠 Как выжать максимум из GPU: опыт виртуализации от Run.ai
42 мин🛠 Генеративный ИИ на устройствах: как Qualcomm адаптирует чипы под трансформеры
52 мин🧠 Как нейросеть NÜWA создает видео с помощью трехмерного внимания
40 мин🔄 Как искусственный интеллект возрождает провалившиеся стартап-модели прошлых лет
7 мин🧮 Как Патрик из AssemblyAI рекомендует учить Machine Learning
42 мин🛠 Как Weights & Biases наводит порядок в хаосе машинного обучения и LLM
45 мин🛠 Хизер Горр: „В критических системах вы обязаны тестировать ИИ до абсолютного изнеможения“
29 мин🗺 Эрик Сондхи: «Будущее ИИ — не просто крупнее, оно в вашем кармане»
39 мин🔄 Атул Део: «Сырая LLM похожа на умного сотрудника в запертой комнате»
46 мин🛠 Диша Сингла: «ML-модель — это прежде всего программный продукт»
1ч 03м🤖 От S3 до Kubernetes: создание сквозного ML-конвейера в Dataiku DSS
1ч 23м🍦 «NLP пожирает машинное обучение»: Джон Боханнон о трендах индустрии
1ч 05м📉 Как молодым специалистам выжить в эпоху бесконечных ИИ-стажеров
6ч 27м🌐 Цифровая трансформация с Google Cloud: архитектура, безопасность и экономика