Машинное обучение в продакшене

Повысьте свои навыки в области машинного обучения, овладев практическими техниками продакшн‑ML. Этот курс поможет вам уверенно работать со всем жизненным циклом ML‑систем: от подготовки инфраструктуры и автоматизации процессов до развёртывания и мониторинга моделей в реальных продуктах.

Что вы изучите

Программа курса сфокусирована на навыках, которые наиболее востребованы у ML‑инженеров и продакшн‑команд. Вы научитесь строить воспроизводимые пайплайны, управлять экспериментами, работать с LLM и внедрять модели на уровне индустриальных стандартов.

Программа курса

• Неделя 1: Настройка Docker и Kubernetes, создание эффективных CI/CD‑пайплайнов для ML‑проекта.
• Неделя 2: Современные стратегии работы с данными: хранение, обработка, версионирование, разметка, а также применение Retrieval‑Augmented Generation (RAG).
• Неделя 3: Проведение экспериментов, сравнение моделей, оптимизация метрик и улучшение качества.
• Неделя 4: Автоматизация ML‑процессов с Dagster, Kubeflow и Airflow: оркестрация и управление пайплайнами.
• Недели 5–6: Продакшн LLM и классических моделей: внедрение, масштабирование, оптимизация, архитектуры для реального трафика.
• Неделя 7: Мониторинг и поддержка моделей: предупреждение деградации качества, отслеживание data drift, мониторинг LLM‑поведения.
• Неделя 8: Выбор ML‑платформ, сравнение AWS SageMaker, GCP Vertex AI и других решений, обзор актуальных трендов индустрии.

Финальный проект

Вы выполните полноценный end‑to‑end ML‑проект: от формулировки задачи и подготовки данных до развёртывания и мониторинга модели. Финальная презентация станет доказательством ваших практических навыков.

Результаты обучения

• Capstone‑проект: Полностью реализованный ML‑продукт, демонстрирующий владение продакшн‑стеком.
• Design‑документ: Архитектурное описание ML‑системы, которое отражает подходы, используемые в индустрии.
• Переиспользуемые шаблоны кода: Готовые решения и структуры, которые ускорят развитие будущих проектов.

Для кого этот курс

Курс создан для специалистов, которые хотят перейти от прототипирования моделей к созданию надёжных и масштабируемых ML‑систем. Он подходит:

• ML/DS‑специалистам, стремящимся выйти на уровень продакшн‑инжиниринга;
• инженерам, желающим расширить компетенции в ML‑оркестрации и MLOps;
• тем, кто работает с LLM и хочет внедрять их в реальные продукты;
• разработчикам, планирующим переход в ML‑инфраструктуру и автоматизацию.

Почему этот курс эффективен

• Практико‑ориентированный формат: сразу применяете изучаемые инструменты.
• Современный стек: Kubernetes, Airflow, Kubeflow, Dagster, LLM‑платформы.
• Глубокое понимание продакшена, а не только теории моделей.
• Гибкость обучения: живой поток или самостоятельный темп.