ML System Design

ML System Design

Ваши результаты после курса: Научитесь проектировать и внедрять ML-системы, устойчивые к нагрузке и ошибкам.

Для кого этот курс

ML-инженеры

Систематизируешь опыт, научишься проектировать ML-решения под реальные нагрузки и повысишь свой инженерный уровень.

Тимлиды и руководители команд

Сможешь оценивать архитектуру ML-систем, понимать последствия технических решений и уверенно вести команду.

Начинающие
ML-специалисты

Разберёшься, как устроены ML-системы на практике, и избежишь типичных ошибок в первых проектах.

Что клиенты получат после прохождения курса?

Надёжные ML-процессы:

Научишься строить пайплайны, выбирать метрики и функции потерь, чтобы сразу получать рабочие версии моделей.

Понимание ML-проектов целиком

Освоишь навык, как формулировать задачи, выделять ключевые этапы и держать проект под контролем.

Готовность
к внедрению и масштабированию

Освоишь методы интеграции ML-решений, оптимизации деплоя и мониторинга работы моделей.

​​Контроль качества моделей

Прокачаешь навыки анализа ошибок, работы с фичами и тестирования моделей для оценки производительности.

Формат курса

Программа курса

Научитесь переводить бизнес-задачи в корректные ML-решения и выбирать подходящую архитектуру под реальные ограничения.

Пространство проблемы
и пространство решения

Поймёте, как оценивать данные, риски и возможные подходы ещё до начала разработки, чтобы не тратить время впустую.

Предварительные исследования

Освоите создание ML-дизайн-документов, которые помогают команде быстрее принимать решения и двигаться в одном направлении.

Дизайн-документ

Научитесь выбирать метрики и функции потерь так, чтобы они отражали реальную ценность модели для продукта и бизнеса.

Функции потерь и метрики

Разберётесь, как готовить качественные датасеты и выстраивать процессы работы с данными, от которых напрямую зависит результат.

Датасеты: работа с данными

Научитесь правильно оценивать модели и избегать ошибок, которые создают иллюзию хорошего качества.

Схемы валидаций

Поймёте, как строить простые и честные бейзлайны для объективной оценки прогресса и пользы ML-решений.

Бейзлайны

Научитесь находить реальные причины плохой работы модели и принимать обоснованные решения по её улучшению.

Анализ ошибок

Освоите построение удобных и воспроизводимых пайплайнов обучения, готовых к командной работе и продакшену.

Пайплайны обучения

Поймёте, как создавать фичи, которые действительно улучшают качество моделей, а не усложняют систему.

Фиче-инжиниринг

Научитесь понятно и структурированно доносить результаты ML-работ до команды и бизнеса.

Репортинг

Разберётесь, как встраивать ML-модели в продукт так, чтобы они стабильно работали и приносили пользу.

Интеграция

Поймёте, как отслеживать качество моделей в продакшене и вовремя реагировать на деградации.

Мониторинг и надежность

Научитесь оптимизировать инференс по скорости, стоимости и устойчивости под реальные нагрузки.

Обслуживание и оптимизация инференса

Разберётесь, как встраивать ML-модели в продукт так, чтобы они стабильно работали и приносили пользу.

Управление и обслуживание

Дополнительные материалы от эксперта

Преподаватель

Валерий Бабушкин

Эксперт по машинному обучению

Senior директор по Data & AI в BP

Грандмастер Kaggle

Автор книги Machine Learning System Design

Валерий руководил ML-направлениями в Alibaba Россия и Blockchain.com, строил аналитику в X5 Retail Group и работал в крупнейших технологических компаниях. На курсе он делится своим опытом и показывает, как проектировать ML-системы, которые реально работают.

одним платежом

рассрочка

Реферальная программа

Посоветуй курс другу и верни часть стоимости курса

Стоимость

Вашу квалификацию подтвердит официальный документ

Мы обучаем по государственной лицензии на осуществление образовательной деятельности № Л035-01298-77/01457433

Вы получите удостоверение о повышении квалификации установленного образца, которое можно добавить к резюме и показать при устройстве на работу.

ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ?

Заполните форму, мы свяжемся с Вами, ответим на все Ваши вопросы и подробнее расскажем о курсе