На курсах по ML обычно фокусируются на том, как построить модель с хорошим качеством оффлайн-метрик. Но когда дело доходит до реального проекта в компании, оказывается, что модель — это малая часть большой системы и её ценность измеряется не точностью метрики, а тем, насколько эффективно она решает задачу бизнеса.
Этот курс помогает увидеть экосистему, в которой работает ML-модель. Ты научишься понимать контекст задачи, задавать вопросы бизнесу, учитывать инфраструктурные ограничения и выбирать метрики, которые отражают реальную ценность решения. Основу программы составляют практические кейсы, где мы вместе проектируем рабочие ML-системы.
Фича курса. Среди преподавателей курса — только практики. Все кейсы базируются на их реальном опыте. Ты будешь работать с задачами из индустрии, а не с учебными примерами.
Пререквизиты:
Кореквизиты: нет.
Для каких потоков доступен: 2024–2028/2025–2029.
Лимит по количеству студентов: нет.
Курс состоит из двух тематических блоков.