Лаборатория DS экспериментов и ML проектов!

Мы исследуем и разрабатываем инструменты и технологии управления DS экспериментами и ML проектами, и делимся эти знаниями с вами!
Нам интересно все, что полезно для бизнеса, менеджеров и команд Data Science и Machine Learning.
Управление ML проектами
Data Science и Machine Learning должны работать на благо бизнеса и производства! Их задача делать клиентов счастливее, а бизнес эффективнее. Мы тестируем технологии, как этого добиться с минимальными усилиями.
Автоматизация ML экспериментов
Идеальный эксперимент для нас запускается одной кнопкой! В DS/ML много рутинных ручных операций, которые можно автоматизировать! Мы тестируем, разрабатываем и интегрируем инструменты в работу DS команд! Это ускоряет проекты, экономит время и деньги.
Версионирование и воспроизводимость
Воспроизводимость - обязательное требование ко всем ML проектам! Этот критерий говорит о неслучайности результата, об инженерной грамотности команды и возможности обеспечить стабильное качество результата! Для его достижения необходимы как организационные, так и инженерные практики, например, контроль версий данных и моделей.
Как управлять эффективностью ML проектов?
База технгологий, процессов и инструментов успешных проектных решений
Стандартные процессы ML проекта
ML проекты и процессы внутри команд похожи! Изучение одних проектов помогает перенести их в реальность новых проектов или разработать новые подходы!
Версионирование данных и моделей
Версионирование данных и моделей позволяет восстановить их после утери или "поломки", укорить разработку, контролировать процесс изменений, обмениваться результатами и т.д. А это - эффективность и надежность!
Итеративная разработка и быстрая проверка гипотез
DS/ML решения приносят прибыль только когда работают! Быстрый решение - либо быстрый успех и прибыль. Либо, быстрое неудача тестовой гипотезы и меньше затрат! Agile в машинном обучении невозможен без приоритезации задач, налаженных процессов и лучшего из software engineering!
Трекинг метрик и визуализация моделей
Чтобы управлять ML проектами, нужно измерять их качество и интерпретировать работу моделей! Причем не только в терминах метрик ML, но и бизнес показателей. Это необходимо как на этапе обучения (экспериментирования), так и в процессе эксплуатации (production) моделей!
Воспроивзодимые эксперименты и надежность
Воспроизводимость означает, что команда может получить идентичные результаты при повторении эксперимента. А значит, контролируются случайные и внешние факторы. Это говорит о надежности кода, инфраструктуры, данных и алгоритмов.
Автоматизация
Автоматизация в ML - это отражение применения лучших инженерных практик и правильных бизнес процессов. Автоматизация на этапе прототипирования и деплоя требует выстроенных процессов и версионирования, обеспечивает трекинг метрик и воспроизводимость. Автоматизация - инженерный подход к agile в машинном обучении.
Основные программы
расширяемые и адаптируемые для заказчика
management
Управления ML проектами: от гипотезы до production
Воркшоп для руководителей команд и проектов в Data Science / Machine Learning. Поможет эффективно организовать работу над проектами, выстроить процессы работы команды и добиться максимального бизнес результата.
data science & engineering
Эксперименты,
автоматизация и воспроизводимость в ML
Воркшоп для начинающих и практикующих специалистов по анализу данных (Data Scientists / Data Engineers). Внедряем инструменты контроля версий данных и моделей, автоматизируем процессы, управляем экспериментами и артефактами. Обучение моделей одной кнопкой.
business
ML для бизнеса.
Применение, выгоды и риски
Воркшоп для руководителей компаний и менеджеров. Вы сможете разобраться в машинном обучении, понять как это работает, насколько это нужно вашему бизнесу, чего ожидать и сколько это может стоить.
Нужна консультация?

Давайте созвонимся и обсудим Ваш запрос!
Оставить заявку
Made on
Tilda