Как машинное обучение в YouDo катится в продакшен. Лекция в Яндексе

[sshikov]

>повышается buzz factor
bus, вообще-то.

[Leono]

спасибо!

[sshikov]

Да не за что, вам спасибо.

Это же распознанный текст? Немного портит впечатление от очень интересной темы. Мы на других технологиях работаем, и все равно я для себя почерпнул кое-что, что можно будет попробовать.

[Leono]

Это расшифровка, составленная вручную.

[finlandcoder]

> повышается buzz factor
Тут нет опечатки. Именно buzz (жужжание). Жужжишь на собеседовании, что знаешь ML и вообще ту гуру Conv NN. А на проде — «таак… ввели 2, получили 5. ввели 2.0001, получили NaN. Ждём патча. А пока я это закомментирую.»

[alex77_t]

«А зачем тебе жужжать если ты не пчела? по-моему так..»
en.wikipedia.org/wiki/Bus_factor

[lumaxy]

Мой опыт по ML ограничен онлайн-курсами на Coursera, соревнованиями на Kaggle, и книгами по ML. В результате совершенно не представляю, как модели встраиваются в процесс в реальной жизни. Начало статьи просто супер, прям вселило надежду, но после картинки «Проблемы» начался текст, от которого я вспомнил анекдот, где ребенок в конце спрашивает: «Папа, а ты с кем сейчас разговаривал ?» :)
Короче, теперь жду то же самое, но «for Dummies»…

[AntonEryomin]

Мне в своё время помог небольшой опыт работы с фреймворком Flask и понимание того, что модели это те же самые микросервисы. Он для начала и не только, очень хороший. Так же сейчас есть ряд фреймворков, в которых есть сильный упор на прод, например, вот тут: www.tensorflow.org/serving