Курс по проектированию систем машинного обучения (ML System Design).

Интеграция в бизнес-процессы.

ML инфраструктура и платформы.

Непредвзятость. Безопасность. Карточки моделей.

Временные ряды и графы.

Эксперименты и версионирование.

Жизненный цикл модели.

Потоковые данные.

Диагностика ошибок и отказов.

Развертывание.

Оценка качества модели.

Выбор и обучение ML-модели.

Подготовка и отбор признаков.

Обучающие данные.

Основы проектирования ML-систем.

Машинное обучение на практике.