Машинное обучение. Часть 4/5

Ваши модели машинного обучения требуют перехода от локальных экспериментов к масштабируемым производственным системам. В этой части курса разбирается стек технологий, необходимый для вывода ML-продуктов в продакшен, а также глубокое погружение в математический аппарат анализа данных. Вы освоите работу с библиотеками Numpy, Matplotlib и Scikit-learn для построения сложных алгоритмов, а затем перенесете их в реальную инфраструктуру. Материал ориентирован на тех, кто уже имеет базу в Data Science и стремится создавать профессиональные ML-решения, готовые к внедрению.