Запуск моделей ML на стороне клиента

Интеграция обученной модели в productionПодробнее

Вывод ML моделей в промышленную среду на примере онлайн-рекомендацийПодробнее

Рожков Михаил - Раработка пайплайнов валидации данных и мониторинга ML моделейПодробнее

Start ML: преподаватели о каждом модуле | karpov.coursesПодробнее

Хайп уровня 2к18: запускаем ML модели на микросервисах. Константин МакарычевПодробнее

Создание и развертывание модели прогнозирования с помощью MLПодробнее

КАК УСТРОЕН ПРОЕКТ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ, ЭТАПЫ ПРОЕКТА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЕ, ПРОЕКТ МЛПодробнее

Александр Патрушев — AWS.ML создание и запуск моделей ML в облаке AWSПодробнее

ML System Design - Оценка качества моделиПодробнее

12 правил ведения ML-проектаПодробнее

Павел Филонов - Паттерны инференса ML-моделейПодробнее

#6 Deploy ML моделей | MLOps и production подход в ML 2.0Подробнее

ML on the edge / Андрей Татаринов (Epoch8)Подробнее

Евгений Вербов, Роман Осокин. Прогнозирование оттока клиентов с помощью машинного обученияПодробнее

Эмели Драль. Внедрение моделей машинного обучения в продакшнПодробнее

Применение ML-моделей в потоковой обработке данных | karpov.coursesПодробнее

ML System Design - Выбор и обучение моделиПодробнее

Деплой ML модели: от грязного кода в ноутбуке к рабочему сервису. День 1Подробнее

Как задеплоить ML модель? - через Fast API и DockerПодробнее