О проекте
СМИ о нас
Наверх
Облачный кластер для машинного обучения. Имеет открытый исходный код и доступен для использования бесплатно. Позволяет разрабатывать модели, проводить их анализ и тестирование, настраивать гиперпараметры, управлять вычислительными мощностями. Кроме того, с помощью KubeFlow можно проводить развертку модели прямо в рабочей среде. Используется дата-инженерами и разработчиками.
5 МесяцевПрограмма курса
Вас ждут онлайн-занятия, на которых вы научитесь работать с потоковыми данными и освоите инженерные навыки, а также выполните итоговый проект для портфолио.
1.
Базовые вводные для старта курса2.
Технологические основы распределенной обработки данных3.
Основы распределенного МL4.
Потоковая обработка данных5.
Целеполагание и анализ результатов6.
Вывод результатов ML в продакшн7.
ML на Python в продакшне8.
Продвинутые топики9.
Проектная работаЧему вы научитесь
Работать с большими даннымиСоздавать ML-алгоритмыВзаимодействовать с распределенными файловыми системамиВыводить результаты ML в продакшнПроектировать нейронные сети