• Урок 1. 01:40:42
    Градиентный спуск и линейные модели
  • Урок 2. 01:51:39
    Основы программирования на Scala
  • Урок 3. 01:46:43
    Распределенные хранилища
  • Урок 4. 01:57:04
    Эволюция параллельных алгоритмов
  • Урок 5. 02:04:49
    Менеджеры ресурсов в распределенных системах
  • Урок 6. 02:49:57
    Основы Apache Spark
  • Урок 7. 01:53:03
    Эволюция параллельных алгоритмов №2
  • Урок 8. 01:40:42
    Перенос МЛ-алгоритмов в распределенную среду
  • Урок 9. 02:06:45
    ML в Apache Spark
  • Урок 10. 02:11:59
    Разработка собственных блоков для SparkML
  • Урок 11. 01:42:05
    Сторонние библиотеки для использования со Spark
  • Урок 12. 01:38:42
    Оптимизация гиперпараметров и AutoML
  • Урок 13. 01:28:56
    Потоковая обработка данных
  • Урок 14. 01:52:45
    Spark Streaming
  • Урок 15. 02:05:03
    Структурный и непрерывный стриминг в Spark
  • Урок 16. 01:43:16
    Альтернативные потоковые фреймворки
  • Урок 17. 01:59:23
    Определение цели МЛ-проекта и предварительный анализ
  • Урок 18. 01:49:03
    Долгосрочные ML-цели на примере задачи уменьшения оттока
  • Урок 19. 01:45:10
    А-Б тестирование 1
  • Урок 20. 02:11:32
    А-Б тестирование 2
  • Урок 21. 01:46:20
    Подходы к выводу ML-решений в продакшн
  • Урок 22. 02:01:42
    Версионирование, воспроизводимость и мониторинг
  • Урок 23. 02:00:36
    Онлайн-сервинг моделей
  • Урок 24. 02:02:33
    Паттерны асинхронного потокового ML и ETL
  • Урок 25. 02:05:46
    Если надо Python
  • Урок 26. 01:49:07
    Альтернативные фреймворки с поддержкой Python
  • Урок 27. 01:33:34
    Production Code на Python. Организация и Packaging кода
  • Урок 28. 01:20:41
    REST-архитектура - Flask API
  • Урок 29. 01:30:10
    Docker - Структура, применение, деплой
  • Урок 30. 01:28:34
    Amazon Sagemaker
  • Урок 31. 01:20:04
    AWS ML Service
  • Урок 32. 01:13:31
    Нейросети
  • Урок 33. 01:27:59
    Распределенное обучение и инференс нейросетей
  • Урок 34. 01:33:56
    Градиентный бустинг на деревьях
Этот курс находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри Промышленный Machine Learning на больших данных, а также все другие курсы, прямо сейчас!
Премиум