Построение ML-инфраструктуры (MLOps)

ML в продакшне уже не роскошь, а необходимость. Поэтому инструменты MLOps так важны для бизнеса.

Поговорим про:
· Подготовку широких датасетов на потоке из миллиардов примеров;
· Сontinual learning в рекомендательных системах;
· Построение model storage и feature store;
· Применение CatBoost в рантайме, тюнинг качества бустинга и использование GPU для его обучения.

Эксперты

Алексей Морозов

Руководитель группы модернизации нейросетей

Никита Путинцев

Руководитель группы развития инструментов поставки данных

Юлия Черткова

Руководитель службы подготовки и анализа больших данных

Константин Гудков

Руководитель группы разработки ML-инфраструктуры для больших данных

Евгений Петров

Ведущий разработчик группы ML-систем

Екатерина Ермишкина

Разработчик группы ML-систем

Михаил Шушарин

Младший разработчик

Анастасия Новичкова

Разработчик

Никита Дмитриев

Старший разработчик ML-инструментов в Яндексе

Пётр Ермаков

Директор по ML-бренду

Место проведения – стенд Яндекс