Курс ODS ML System Design.
В 17 лекциях дано широкое покрытие тем вокруг проектирования систем принятия решений на базе DS/ML, от особенностей работы с данными до интеграции моделей в бизнес процессы.
В контексте нашей темы недели можно посмотреть лекцию:
📺 8. Диагностика ошибок и отказов ML-систем. Диагностика проблем с данными. Мониторинг. (~40 минут).
Каждая лекция снабжена списком дополнительных материалов, в конце 8-ой лекции, например, вот такая занимательная подборка статей:
📄 J. Pan et al. - Adversarial Validation Approach to Concept Drift Problem in User Targeting Automation Systems at Uber, 2020 (~20-30 минут).
📄 R. Jiang et al. - Degenerate Feedback Loops in Recommender Systems, 2019 (~30-40 минут).
📄 S. Ira Ktena et al. - Addressing Delayed Feedback for Continuous Training with Neural Networks in CTR prediction, 2019 (~40-50 минут).
📄 P. J. Chia et al. - Beyond NDCG: behavioral testing of recommender systems with RecList, 2021 (~20-30 минут).
😎Команда курса ML System Design: Дмитрий Колодезев, Артем Карасюк, Евгения Сотникова и Ирина Голощапова.
📌 Подписывайтесь на канал коллег Reliable ML, если вы еще не там!
📞 И подключайтесь к нашему обсуждению в голосовом чате NoML в этот четверг!
https://t.me/noml_digest/422
#Курс #ODS ML #SystemDesign
В 17 лекциях дано широкое покрытие тем вокруг проектирования систем принятия решений на базе DS/ML, от особенностей работы с данными до интеграции моделей в бизнес процессы.
В контексте нашей темы недели можно посмотреть лекцию:
📺 8. Диагностика ошибок и отказов ML-систем. Диагностика проблем с данными. Мониторинг. (~40 минут).
Каждая лекция снабжена списком дополнительных материалов, в конце 8-ой лекции, например, вот такая занимательная подборка статей:
📄 J. Pan et al. - Adversarial Validation Approach to Concept Drift Problem in User Targeting Automation Systems at Uber, 2020 (~20-30 минут).
📄 R. Jiang et al. - Degenerate Feedback Loops in Recommender Systems, 2019 (~30-40 минут).
📄 S. Ira Ktena et al. - Addressing Delayed Feedback for Continuous Training with Neural Networks in CTR prediction, 2019 (~40-50 минут).
📄 P. J. Chia et al. - Beyond NDCG: behavioral testing of recommender systems with RecList, 2021 (~20-30 минут).
😎Команда курса ML System Design: Дмитрий Колодезев, Артем Карасюк, Евгения Сотникова и Ирина Голощапова.
📌 Подписывайтесь на канал коллег Reliable ML, если вы еще не там!
📞 И подключайтесь к нашему обсуждению в голосовом чате NoML в этот четверг!
https://t.me/noml_digest/422
#Курс #ODS ML #SystemDesign