Тренирую модель чтобы что:Как донести результаты до коллег и будущего себя Илья Начевский

Лекция приглашённого эксперта: «Тренирую модель чтобы что?: Как донести результаты экспериментов до коллег и будущего себя» Докладчик: Илья Начевский — Senior Data Scientist, R&D Engineer in Skyeng, выпускник Тезисы выступления: • Приёмы минимизации правила 80/20 • Docker для повышения воспроизводимости среды • Linter and logger для ускорения воспроизведения результатов эксперимента • Повышение утилизации GPU и ускорение обучения • Подготовка модели для запуска на стенде 0:00 Приветствие 0:22 Обо мне 0:49 Изменить пайплайн обучения, чтобы что? 5:50 Timeline проекта 6:47 Timeline проекта (идеальный) 7:13 Правило 80/20 8:33 Воспроизводимость эксперимента 9:43 “Сохранение” окружения 13:57 Ускорение понимания написанного 18:13 Команда воспроизводимости эксперимента 18:39 Ускорение обучения 22:09 Ускорение инференса 26:38 Нужно ли все это? 26:54 Заключение 29:00 Полезные ссылки 39:12 ОТВЕТЫ НА ВОПРОСЫ Ссылка на презентацию: Ссылка на GitHub: