Курс: Разработка ML сервиса — от идеи к прототипу

Чтобы идея в машинном обучении не осталась просто кодом в ноутбуке, ее нужно довести до рабочего состояния. А для этого важно не только обучить модель, но и упаковать ее в удобный сервис.

Этот курс как раз об этом: от разведочного анализа данных до веб-приложения на Streamlit. В программе – основы ML, работа с Git, построение моделей и презентация результатов. А в конце получится не просто опыт, а готовый проект в портфолио.

#курс #ml #начинающим #ru

Курс по разработке ML сервиса: от идеи к прототипу

Иногда хочется не просто покрутить данные, а собрать из них что-то живое — например, работающий ML-сервис. Но с чего вообще начать, если опыта немного, а интерес есть?

Один из вариантов — разобрать процесс от анализа данных до прототипа вместе с преподавателями из Вышки. В курсе — немного теории, немного практики, и в итоге — интерактивный дашборд на Streamlit, который не стыдно добавить в резюме.

Ссылка на курс

#курс #ml #начинающим #ru

Репозиторий PINTO_model_zoo — большая подборка самых разных ML-моделей под любые задачи. Там собрано больше 460 штук — от распознавания жестов и лиц до трекинга движений и работы с эмоциями. Всё разложено по полочкам: модели сгруппированы по типам задач, а ещё указано, с какими фреймворками они работают — от TensorFlow и PyTorch до CoreML и EdgeTPU. Внизу описания — пара примеров, как это всё можно запускать в деле.

Ссылка на репозиторий

#подборка #ml