Доклад, посвященный проектированию надежной и масштабируемой инфраструктуры сбора данных — ключевого, но часто недооцененного компонента любой успешной AI-системы. На практическом примере рекомендательных систем мы разберем, как заложить основу для качественных ML-моделей.
Контекст и основы
— Жизненный цикл ИИ-проектов: какую фундаментальную роль играет система сбора данных
— Декомпозиция рекомендательной системы: архитектура ключевых компонентов и их связь с данными
Проектирование ядра системы
— Готовые архитектурные схемы для построения Data Collection системы
— Паттерны сбора данных: от клиентских событий до фичей в модели
Масштабирование и надежность
— Типичные ограничения и узкие места при работе с высоким трафиком
— Разбор реального кейса: как мы решали проблему масштабирования и обеспечивали отказоустойчивость
Качество и наблюдаемость
— Мониторинг, алертинг и метрики здоровья data-пайплайнов
— Data Quality Framework: почему без него все остальное бессмысленно, и как его внедрить
Записи и анонсы событий:
6 ноября 18:00–19:00
Событие пройдет онлайн
Уже есть билет
Ссылка на онлайн-событие рассылается за час до его начала.
Получить ссылку