Как не потерять бизнес. Бизнес метрики, Мониторинг моделей, ML.

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» Анкета предзаписи:
Курс «База ML»:
Курс «ML в бизнесе»:
Telegram MLinside:
Есть вопросы по программе обучения? Напишите менеджеру в нашем Telegram-канале. Что делать, если модель начала ошибаться, а вы узнали об этом только через неделю? Потери в бизнесе могут быть колоссальными. Мониторинг моделей — это ключевой навык для ML-инженера и Data Scientist, без которого не обходится ни один продакшен. В этом видео мы разберём: • Почему мониторинг моделей — это про деньги, а не только про технику. • Какие риски возникают без мониторинга: от багов до провала бизнес-метрик. • Полный цикл мониторинга ML-систем и лучшие практики. • Реальный кейс дежурства в Яндексе и чему он научил. • Инструменты: Prometheus, Grafana, ElasticSearch, Kibana. • Как мониторинг влияет на карьеру ML-специалиста. Видео будет полезно тем, кто готовится к первой работе в ML и Data Science, кто уже выводит модели в продакшен и хочет понимать, как не терять метрики и доверие бизнеса. Спикер: Александр Дубейковский — ML-эксперт, 3 года в Яндексе, сейчас в Авито, преподаватель и ментор MLinside. Наш курс «База ML» уже выпустил сотни студентов, часть из которых работает в топовых IT-компаниях. Отзывы здесь:
#машинноеобучение #datascience #MLinside Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь регулярно выходят новые разборы по машинному обучению, подготовке к собеседованиям и карьере в Data Science. Таймкоды: 00:00 — Введение: зачем нужен мониторинг моделей в ML 00:14 — Какие риски несёт отсутствие мониторинга (технические и бизнесовые) 01:50 — Мониторинг как часть работы ML-инженера и дежурства 03:15 — Технические метрики: сервис, ошибки, нагрузка, CPU/GPU 05:04 — Реальный кейс новогоднего дежурства в Яндекс.Такси 07:56 — Как устроить хороший мониторинг: уровни метрик, данные, визуализация 10:18 — Алёрты, инструкции и подготовка к высоким нагрузкам 12:50 — Обзор инструментов: Prometheus, Grafana, ElasticSearch, Kibana