MLечный путь. Автостопом по галактике ML

Программа

• 1

  Управление жизненным циклом моделей машинного обучения — возможности Polymatica ML

• 2

  От данных к модели: ML-платформа и ее эксплуатация с точки зрения DevOps

• 3

  Оркестрация, интеграция и взаимозаменяемость: как мы строим MLOps-платформу будущего

• 4

  Платформа разработки и эксплуатации интеллектуальных цифровых объектов на основе больших данных и машинного обучения

• 5

  Автоматический тюнинг Spark-расчетов в высоконагруженном кластере

• 6

  Ускорение разработки и инференса ML/DL решений

• 7

  Поддержка VK: как оставаться поддержкой с человеческим лицом, внедряя ML

• 8

  Векторные пространства и поиск ближайших соседей. Кейсы использования и подводные камни при разработке и внедрении на прод