ML System Design Course 2022 - лекции
Список и краткое содержание опубликованных лекций

В ML System Design курсе появились финальные блоки лекций:

(1) лекции 11-16 основной части курса
(2) две бонус-лекции от Reliable ML.

Ниже список и краткое содержание лекций 11-16:

11. Отслеживание экспериментов и версионирование моделей. Краткое введение в версионирование данных, реестры моделей и обзор типичных проблем воспроизводимости.

12. Сложные модели: временные ряды, модели над графами. Технологии работы с временными рядами: особенности работы с значениями времени, технологии и проблемы хранения данных, шаблоны построения пайплайнов, временной ряд как текст. Работа с графовыми данными - сбор, хранение, анализ, process mining.

13. Непредвзятость, безопасность, управление моделями. Карточки моделей как товарная этикетка для ML-моделей. Безопасность ML-систем, угрозы, атаки, анализ и управление рисками. Обеспечение безопасности как непрерывный процесс на протяжении всего жизненного цикла системы. Введение в этику машинного обучения, псевдозакономерности и неприятные ошибки на подвыборках.

14. ML-инфраструктура и платформы. Что такое инфраструктура и сколько ее нужно. Чем процессоры отличаются друг от друга, сколько vCPU в одном ядре и почему одно ядро с гипертредингом считают за два. Сколько стартапы тратят на облака. Чем планировщик отличается от оркестратора, где хранить признаки и нужны ли нам большие сервера для больших данных.

15. Интеграция ML-систем в бизнес-процессы. Бизнес-процессы и системы, в которых они выполняются. Сложности интеграции, управление изменениями, смежные и обеспечивающие системы, контролируемая деградация и контрольные списки.

Список и краткое содержание лекций 1-10 можно посмотреть тут.

На странице курса также доступны презентации и списки рекомендованных к прочтению материалов для каждой лекции.

Две обещанные бонусные лекции в качестве новогоднего подарка от @Reliable ML тоже уже опубликованы. О них - следующим постом.

🎄

#tech #ml_system_design