ML System Design. Autumn 22/23

Выбор темы домашнего задания

Выбор темы домашнего задания на курсе "ML System Design. Autumn 22/23"

1. Практическое применение машинного обучения.

2. Основы проектирования ML-систем.

3. Обучающие данные.

4. Подготовка и отбор признаков.

5. Выбор модели, разработка и обучение модели.

6. Оценка качества модели.

7. Развертывание систем.

8. Диагностика ошибок и отказов ML-систем. Диагностика проблем с данными. Мониторинг.

9. Мониторинг и обучение на потоковых данных.

10. Жизненный цикл модели.

11. Отслеживание экспериментов и версионирование моделей.

12. Сложные модели: временные ряды, модели над графами.

13. Непредвзятость, безопасность, управление моделями.

14. ML инфраструктура и платформы.

15. Интеграция ML-систем в бизнес-процессы.

16. Reliable ML - Интеграция в бизнес-процессы

17. Reliable ML - ML System Design Doc