Как стать ML-разработчиком?
Без Python и SQL в ML-разработке никуда, но на них всё не заканчивается. Чтобы стать крутым специалистом, важно не только писать код и работать с данными, но еще и запускать эксперименты, настраивать модели, автоматизировать процессы и готовить решения к продакшену.
Собрали инструменты, которые помогут увереннее чувствовать себя в ML-разработке и стать заметнее на рынке, а на Хабр Карьере вы найдете курсы, где можно освоить каждый из них и собрать стек, который пригодится не только в резюме, но и в работе.
— MLflow. Отслеживаем эксперименты, версии моделей и результаты обучения.
— Optuna. Автоматизируем подбор гиперпараметров, чтобы модели работали точнее.
— PyTorch. Создаем, обучаем и тестируем нейросетевые модели.
— Apache Airflow. Выстраиваем и автоматизируем ML-пайплайны.
— Docker. Упаковываем проект и окружение.
