Конференция завершена. Ждем вас на Moscow Python Conf ++ в следующий раз!

Распределенное машинное обучение fblearnerAI/ML и визуализация данных

Доклад принят в программу конференции
Фёдор Шабашев
Facebook

Разработал и внедрил крупнейшие в мире системы машинного обучения, показывающие интернет-рекламу миллиардам пользователей каждый день.
Сейчас работает в Фейсбуке.

Тезисы

Когда вы начинаете использовать машинное обучение, Jupyter notebooks выглядит как самый подходящий инструмент. Но чем глубже вы закапываетесь в эту кроличью нору, тем сложнее становятся инфраструктурные вопросы: как переобучить модель на новых данных, если дата-сайентист заболел? Что делать, когда после трех суток обучения «мигнул» сервер с данными, или вы обнаружили в них ошибку? Как настроить CI/CD для проверки моделей и раскатывания их в прод? Как вернуть удачную модель месячной давности, на которой все так хорошо работало?

Для ответа на эти и другие вопросы мы в Facebook создали “FBLearner” - собственную инфраструктуру для машинного обучения. В докладе я расскажу, что она может, как мы ее используем, и что из нашего опыта вы можете использовать уже сейчас. Ну, и про ленту Фейсбука, конечно же, раз я в нем работаю :)

Другие доклады секции AI/ML и визуализация данных