Всем привет я создатель Сделано с машинным обучением и я хотел поделиться тем, что V1 курса с открытым исходным кодом наконец-то завершен! Мы охватываем такие темы, как данные → моделирование → обслуживание → тестирование → воспроизводимость → мониторинг → инженерия данных и многое другое, и все это с целью научить ответственно разрабатывать, развертывать и поддерживать производственные приложения машинного обучения.

  • 🛠 На основе проекта
  • 💡 Интуиция (первые принципы)
  • 💻 Реализация (код)
  • 🏆 30 000+ GitHub ⭐️
  • ❤️ 40K+ сообщество
  • ✅ 49 уроков, 100% открытый исходный код

Все уроки здесь → https://madewithml.com/
Репозиторий курса MLOps → https://github.com/GokuMohandas/mlops-курс
Сделано с репозиторием ML →

[Background] Я запустил Made With ML, чтобы поделиться своими знаниями разные контексты Я довел ML до производства в прошлом. В настоящее время я тесно сотрудничаю с командами из компаний, находящихся на ранней стадии/F500, а также сотрудничаю с лучшими инструментальными/платформенными компаниями, чтобы сделать получение ценности с помощью ML еще проще и быстрее.

[Request] Я обновляю все уроки по мере того, как узнаю больше (особенно постоянно развивающиеся пространства, такие как тестирование а также мониторинг мл). Но какие темы, не зависящие от моделирования, здесь отсутствуют и которые очень важны для производственного ML / MLOps? Несколько высокоприоритетных в списке TODO включают предвзятость (выявление, смягчение), распределенные рабочие процессы (не только для обучения) и т. д. Что еще следует добавить сюда?