RDLY
.ru
Тренды
Статьи
Темы
MLOps
27 статей
40 мин
🔄 Как искусственный интеллект возрождает провалившиеся стартап-модели прошлых лет
Y Combinator · 16.05.25
42 мин
🛠 Как Weights & Biases наводит порядок в хаосе машинного обучения и LLM
Eye on AI · 09.06.24
3ч 01м
🏗 MLOps: от разработки моделей до автоматизированного деплоя
freeCodeCamp.org · 04.12.23
47 мин
🏛 Мириам Фридель из Capital One: «Команда-единорог важнее, чем специалист-единорог»
The TWIML AI Podcast · 30.10.23
46 мин
🛠 Диша Сингла: «ML-модель — это прежде всего программный продукт»
The TWIML AI Podcast · 19.12.22
56 мин
🤖 Битва за будущее MLOps: Платформы «всё в одном» против специализированных инструментов
The TWIML AI Podcast · 31.10.22
54 мин
🎾 Вы не Facebook: Якопо Тальябуэ о прагматичном MLOps для B2B
The TWIML AI Podcast · 24.10.22
52 мин
🏗 Али Роделл из Capital One: „Машинное обучение сегодня — это незрелый софт и ленивый инжиниринг“
The TWIML AI Podcast · 17.10.22
37 мин
🌐 Видьют Наваре о будущем ИИ в PayPal: «Мы ищем новые горизонты»
The TWIML AI Podcast · 26.09.22
53 мин
🛠 ClearML: как автоматизировать R&D и оркестрацию GPU за две строки кода
The TWIML AI Podcast · 06.09.22
1ч 03м
🤖 От S3 до Kubernetes: создание сквозного ML-конвейера в Dataiku DSS
The TWIML AI Podcast with Sam Charrington · 06.09.22
28 мин
🛠 ClearML: как автоматизировать хаос в ML-разработке и подружить облака с on-prem
The TWIML AI Podcast · 02.09.22
56 мин
🕒 Эволюция MLOps в Meta: Как устроена экосистема машинного обучения Facebook
The TWIML AI Podcast · 03.08.22
12 мин
🔄 Эндрю Ын: «Тратить месяц на сбор данных перед первой моделью — это ошибка»
DeepLearning.AI · 21.04.22
10 мин
🎯 Эндрю Ныш о ловушках HLP: «Математическое доказательство превосходства модели редко убеждает бизнес»
DeepLearning.AI · 21.04.22
12 мин
📉 Эндрю Ын: «Высокая точность на перекошенных данных — это иллюзия»
DeepLearning.AI · 21.04.22
11 мин
📊 Малые и большие данные в MLOps: как тип данных меняет стратегию разработки
DeepLearning.AI · 21.04.22
14 мин
🧭 Эндрю Ын о технической осуществимости ML-проектов: как понять, что идею можно реализовать
DeepLearning.AI · 21.04.22
10 мин
📊 Эндрю Ын: «Развертывание модели — это не конец, а начало итерации»
DeepLearning.AI · 21.04.22
10 мин
🎯 Эндрю Ын: «Ваша задача — решать проблему бизнеса, а не просто показывать точность на тестах»
DeepLearning.AI · 21.04.22
14 мин
📉 Эндрю Ын: «Первый деплой модели — это лишь середина пути»
DeepLearning.AI · 21.04.22
11 мин
🛠 От Shadow Mode до полной автоматизации: как правильно внедрять ML-модели
DeepLearning.AI · 21.04.22
12 мин
🎯 Эндрю Ын об MLOps: почему «чистые» данные важнее идеального кода
DeepLearning.AI · 20.04.22
18 мин
✍ Янник Килхер о новых возможностях GPT-3 и инфраструктуре Pathways
Yannic Kilcher · 30.03.22
43 мин
📈 Эррол Кулмейстер из H&M: «К 2025 году все наши ключевые решения будет усиливать ИИ»
The TWIML AI Podcast · 22.07.21
44 мин
🎓 Как перенести ИИ-модели из ноутбука в облачное производство
The TWIML AI Podcast · 07.06.21
49 мин
🛠 Майк дел Бальсо: «2021 год станет годом Feature Store в индустрии ML»
The TWIML AI Podcast · 11.11.20