Искусственный интеллект развивается быстрее, чем успевают закрепиться подходы: инструменты меняются, требования растут, а времени «сесть и разобраться» почти нет. В этом дайджесте – практичные материалы и курсы, которые помогают встроить ИИ в работу уже сейчас: от базового ML до RAG, MLOps и архитектуры – без отрыва от задач и с опорой на реальный опыт. Читать далее
Привет, Хабр!MLOps, или Machine Learning Operations, это практика объединения машинного обучения и операционных процессов. Она направлена на упрощение и ускорение цикла разработки, тестирования, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения. В MLOps применяются принципы DevOps, такие как…
В этой статье я расскажу вам об операциях машинного обучения (MLOps) — области, которую можно охарактеризовать как DevOps для машинного обучения. Читать далее
В этом материале мы подробно разбираем концепцию MLOps. Более того, делаем это тремя способами. Сначала теоретически — через самую толковую, на наш взгляд, схему MLOps. Затем — концептуально, через артефакты, которые заложены в подходе. И наконец, через понимание MLOps как…