В ML-проектах достижение оптимальной эффективности моделей требует внимания к различным этапам процесса обучения. Но, прежде чем заниматься техническими аспектами обучения моделей, важно правильно описать решаемую задачу, важно понять особенности среды, в которой существует эта задача, важно хорошо проанализировать имеющийся набор данных. Читать далее
Или как избавить DS от рутинных задач по обучению и обновлению моделей и их дальнейшему передеплою в проде?Всем привет! Я Настя Бондарева, senior Data Scientist в Хабе Юридических Лиц Альфа-Банка, лидирую инициативу ARTEML (AutoReTrainable ML). В статье расскажу, как мы упростили себе работу и часть рутинных задач, число которых росло как снежный ком с ростом количества применяемых моделей. Читать далее
В знаменитом ролике об эффективном обучении профессор Марти Лодбелл рассказывает историю:"У нас была первокурсница Джанет. За первый семестр её средний балл был D (три с минусом по нашей системе). Видя её результат, руководство университета сообщило о скором отчислении.В связи с
Постараюсь ужать многолетний опыт изучения навыков в одну малюсенькую статейку. Расскажу, как на практике освоить набор навыков любого размера, включая все необходимое, чтобы получить первую работу в IT. Объясню пошагово, как создать и придерживаться очень…