Copy
View this email in your browser

Привет, друзья!

Наша первая весенняя конференция — HighLoad++ Foundation — всё ближе, а до повышения цен осталось меньше 2 недель. Вы можете забронировать билет сейчас, и у вас будет несколько дней на все согласования и оплату.

Забронировать билет на HighLoad++ Foundation

Напоминаем, что до 18 февраля открыт приём заявок на Saint HighLoad++ (пройдёт 27 и 28 июня). И сразу хотим извиниться — в прошлом письме мы дали нерабочую ссылку на YouTube-канал для спикеров, исправляемся — Speakers School.

Ещё больше полезных материалов о том, как подать заявку на доклад и как подготовиться к выступлению, вы найдёте здесь. Надеемся, вас это вдохновит и в конце концов мы встретимся с вами в комнате для спикеров ;)

А теперь продолжим знакомство с программой HighLoad++ Foundation. Сегодня поговорим о ML в продакшне.

Современные web-сервисы почти немыслимы без машинного обучения. Тем не менее эффективное использование в production ML-моделей может быть сопряжено с большим количеством задач, которые редки в обычной разработке и для которых ещё не выработали стандартных решений.

Например, построение архитектуры приложения или оптимизации производительности.

C такими задачами столкнулись разработчики HeadHunter во время внедрения машинного обучения в сервис поиска.

На этом примере Данил Смирнов расскажет о некоторых проблемах, с которым столкнулись в HH:

  • взаимодействия между обучением моделей на Python и инференсом на Java;
  • оптимизации архитектурных решений на Java для сложных моделей;
  • поведенческие признаки в production;
  • а также Java и mmap, сериализация и обмен данными между Python и Java.

Подборка полезных материалов о ML

По традиции в конце недели делимся полезными материалами. Сегодня это будут видеозаписи докладов о машинном обучении и работе с большими данными.

На сегодня всё, хороших выходных!

© 2022 Москва.


Хотите получать меньше писем? Обновите настройки рассылки. Отписать можно по ссылке.