Шесть лет назад я занимался стартапом FscoreLab, мы разрабатывали ML-системы для кредитного скоринга. Тогда я ещё слыхом не слыхивал о термине MLOps, да я и не уверен, что он вообще существовал. Однако, необходимость определённых практик и процессов, которые сейчас относят к MLOps, стала быстро понятна уже тогда. Один из самых важных уроков того времени - если модель обучить, задеплоить и отправить в свободное плавание, то рано или поздно, постепенно или внезапно, но случится что-то не очень хорошее. Да, сейчас от этого "откровения" хочется зевать - написана тонна книг и статей, запилена куча полезных инструментов, но в то время пришлось собирать систему ML-мониторинга опытным путём из подручных материалов. Состояла она из следующих компонентов:

Всем привет! Сегодня я расскажу о том, как мы переехали на наш велосипед в виде JupyterHub, и он оказался удобным. У нас в компании работают ~20 дата саентистов и в своей работе они используют множество Open Source-инструментов: Airflow, Hadoop, Hive, Spark и т.д. Но в данной статье речь пойдет исключительно о JupyterHub, точнее говоря о боли, которая преследовала администраторов, и как мы успешно ее побороли.

23-25 сентября 2022 года проект "Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект" провёл в Москве кейс от ВК "Машинное обучение на графах" на прогнозирование склонности к благотворителей у пользователей ВК.

Всем, кто боится ходить на хакатоны, посвящается.

Мой первый хакатон: опыт, впечатления и выводы, к которым я пришла.

Методический разбор для специалистов DataScience по применению критерия Дарбина-Уотсона для проверки автокорреляции средствами python

В этой статье, я опишу некоторые основные понятия в теории анализа временных рядов, классические статистические алгоритмы прогнозирования и интересные алгоритмы машинного обучения, которые применяются для временных рядов

Если Вы готовы погрузиться в одну из очень интересных тем статистики и Вы любитель машинного обучения, продолжайте читать :-)