В мире инфраструктуры данных происходит “тектонический сдвиг”, описанный в отчетах a16z.com. Индустрия отходит от сложной Lambda-архитектуры

Машинное обучение (ML) превратилось из чисто исследовательской дисциплины в мощный инструмент для создания сложных и полезных продуктов

Современные системы обработки данных все чаще работают с непрерывными потоками событий — от отслеживания активности пользователей на сайтах до мониторинга IoT-устройств

Давайте проследим историю оркестрации и выясним, почему она стала обязательной для будущего ИИ и агентов...

CRISP-ML(Q) (Cross-Industry Standard Process for Machine Learning with Quality Assurance) — это современная процессная модель для управления жизненным циклом ML-проектов

2023-10-eb-big-book-of-mlops-2nd-edition-v2-final.pdf