Вебинар "Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT" состоится 18 октября 2022 года в 17:00 (мск).
Процесс работы с ML-моделями можно автоматизировать — такой подход называют AutoML (автоматическим машинным обучением). О нем и поговорим на вебинаре.
Вы узнаете, как автоматизировать процесс работы с ML-моделями в облаке, используя преднастроенные сервисы с оплатой за использованные ресурсы. Познакомитесь с Cloud ML Platform, облачной платформой, которая содержит инструменты для работы с данными и моделями — JupyterHub и MLflow, а также с AutoML-фреймворком FEDOT.
Вебинар будет интересен Data Scientist, Data Engineer, аналитикам данных и ML-инженерам.
В программе
- Введение в AutoML: для каких задач подходит, как и когда использовать.
- Машинное обучение в облаке: инструменты и инфраструктура для быстрого запуска проектов и экономии затрат.
- AutoML на базе open-source: разбираем на примере фреймворка FEDOT от ИТМО.
- Сессия ответов на вопросы.
Спикеры
- Александр Волынский, технический менеджер продукта, VK Cloud
- Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab, ИТМО
Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT
Дата проведения: 18.10.2022. Начало в 17:00
Место проведения: Онлайн,
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
Вебинар "Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT" состоится 18 октября 2022 года в 17:00 (мск).
Процесс работы с ML-моделями можно автоматизировать — такой подход называют AutoML (автоматическим машинным обучением). О нем и поговорим на вебинаре.
Вы узнаете, как автоматизировать процесс работы с ML-моделями в облаке, используя преднастроенные сервисы с оплатой за использованные ресурсы. Познакомитесь с Cloud ML Platform, облачной платформой, которая содержит инструменты для работы с данными и моделями — JupyterHub и MLflow, а также с AutoML-фреймворком FEDOT.
Вебинар будет интересен Data Scientist, Data Engineer, аналитикам данных и ML-инженерам.
В программе
- Введение в AutoML: для каких задач подходит, как и когда использовать.
- Машинное обучение в облаке: инструменты и инфраструктура для быстрого запуска проектов и экономии затрат.
- AutoML на базе open-source: разбираем на примере фреймворка FEDOT от ИТМО.
- Сессия ответов на вопросы.
Спикеры
- Александр Волынский, технический менеджер продукта, VK Cloud
- Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab, ИТМО
