Rozwój Modeli ML
w Produkcji

Dlaczego Production ML to Przyszłość Twojej Kariery?

Współczesny rynek technologiczny wymaga od inżynierów ML znacznie więcej niż tylko umiejętności trenowania modeli w Jupyter Notebook. Firmy technologiczne poszukują specjalistów, którzy potrafią wdrożyć modele uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym, gdzie obsługują miliony użytkowników dziennie przy zachowaniu wysokiej dostępności i niskiej latencji.

Różnica między modelami research a production to przepaść, którą większość data scientistów nie potrafi pokonać. Model, który działa doskonale na próbce danych w środowisku lokalnym, może całkowicie zawieść w konfrontacji z rzeczywistym ruchem użytkowników. Nasze podejście oparte na praktycznych projektach pokazuje, jak radzić sobie z wyzwaniami skalowania, optymalizacji wydajności i utrzymania stabilności systemów ML.

Kurs koncentruje się na realnych problemach, z jakimi mierzą się inżynierowie ML w Netflix, Uber, Google czy polskich unicornach. Uczysz się nie tylko jak wdrożyć model, ale jak zaprojektować całą architekturę, która będzie skalowalna, niezawodna i łatwa w utrzymaniu. To umiejętności, które odróżniają senior ML engineers od juniorów.

Program obejmuje najnowsze trendy w production ML, w tym model serving z sub-milisekundową latencją, techniki kompresji modeli, które redukują rozmiar o 90% przy zachowaniu accuracy, oraz zaawansowane strategie A/B testowania modeli ML. To wiedza, której nie znajdziesz w tradycyjnych kursach akademickich, a którą stosują tylko najlepsze firmy technologiczne na świecie.