Создание ИИ-системы обучения и вывода данных с нуля — проект сквозного машинного обучения — часть 1

В этом курсе я покажу вам, как создать масштабируемую систему прогнозирования оттока с нуля — идеально подходящую для разработчиков, специалистов по анализу данных и энтузиастов технологий! Изучите лучшие отраслевые практики создания, переподготовки и развертывания моделей машинного обучения, одновременно осваивая такие инструменты, как Apache Airflow, MLFlow, Streamlit и современные рабочие процессы машинного обучения.

Полное видео:    • Build Churn Training and Inference AI from...  

🔍 Что внутри:
✅ Сквозная архитектура
✅ Разработка модели машинного обучения (инжиниринг признаков, обучение и продвижение в производство)
✅ Лучшие практики (переобучение модели, оптимизация производительности, масштабирование системы)
✅ Практическое руководство

Временные метки:
0:00 Введение
1:17 Архитектура системы
4:00 Предварительные требования и установки
7:23 Зависимости сервисов машинного обучения
19:35 Настройка обучающих Dag-объектов
57:51 Конвейер машинного обучения для улучшенной оптимизированной настройки
1:45:10 Вывод и валидация результатов Streamlit
1:53:55 Заключение

📚 Ресурсы
Полный исходный код: https://buymeacoffee.com/yusuf.ganiyu...
Для подписчиков YouTube (Полный исходный код доступен в сообществе): youtube.com/@CodeWithYu/community

📌 Теги:
прогнозирование оттока, машинное обучение, Apache Airflow, инженерия данных, MLOps, аналитика в реальном времени, конвейер данных, развёртывание модели

🔥 Хэштеги:
#DataEngineering, #MachineLearning, #ChurnPrediction, #TechTutorial, #MLOps, #CyberSecurity