MLOps и прикладное машинное обучение: от baseline до production-модели

Чему вы научитесь

• Выбирать ML-задачу только там, где есть данные, метрика и baseline
• Строить pipeline данных: validation, feature engineering, train/validation split и leakage checks
• Оценивать модель: offline metrics, slices, calibration, fairness и error analysis
• Управлять артефактами: model registry, версии данных, reproducibility и approval
• Разворачивать serving и мониторить drift, latency, data freshness и quality regression

О курсе

Курс закрывает разрыв между учебной ML-моделью в notebook и реальной системой. Ученик строит baseline, проверяет данные, проектирует признаки, обучает модель, оценивает качество, фиксирует артефакты, разворачивает inference API и добавляет мониторинг drift, freshness и ошибок.