Архитектура AI продуктов, Михаил Перлин
✅ Как дата сайнтистам и продактам справиться с архитектурой AI продуктов Михаил Перлин, ML Engineer @ Volkswagen Счастливый момент: ML модель покидает ноутбук, чтобы начать приносить пользу бизнесу. Перед DS встает вопрос, как ее интегрировать: возможностей обычно немало, надо принять множество разнообразных решений, и часто непонятно, как к ним подойти. Архитектура ПО - дисциплина, которая за это отвечает. Что она включает в себя? Каких скиллов и качеств требует? Могут ли DS ею овладеть? Кого звать на помощь, если нужно прямо сейчас? Доклад меньше про технологии и больше про процессы, стратегии и людей. Книги которые Михаил рекомендует почитать: 👉 The pragmatic programmer. Если начинающему программисту надо порекомендовать ровно одну книгу, то это она. Про именно архитектуру там не много, но книга точно сделает вас лучшим архитектором 👉 Python Microservices Development - просто потому что вы как DS вероятно используете Python, а микросервисы - самая популярная архитектура 👉 Fundamentals of Software Architecture: An Engineering Approach - фундаментальная книга про архитектуру. 👉 Designing Data-Intensive Applications - про технические и архитектурные решения в случаях, где данные играют главную роль. К ней есть набор лекций в youtube. И книга и видео местами очень продвинутого уровня 👉 Release it - как создавать системы, не ломающиеся в продакшн 👉 Machine learning system design pattern - архитектурные решения, типичные для DS/ML систем 👉 ATAM: Method for Architecture Evaluation - на вопрос что делать если об архитектуре не удается договориться. Методика позволяет оценить насколько предлагаемая архитектура отвечает требованиям. Довольно затратно по времени, поэтому если применять для мелочей, нужен какой-то упрощенный вариант Слайды: https://drive.google.com/file/d/1GnaqXRNDcDj-e3MLJ38-EIe-Jyjq09b3/view?usp=sharing * Присоединяйтесь к сообществу LeanDS в телеграмм: https://t.me/leands * Бесплатная книга по управлению продуктами и проектами в Data Science: https://leands.ai/ru
✅ Как дата сайнтистам и продактам справиться с архитектурой AI продуктов Михаил Перлин, ML Engineer @ Volkswagen Счастливый момент: ML модель покидает ноутбук, чтобы начать приносить пользу бизнесу. Перед DS встает вопрос, как ее интегрировать: возможностей обычно немало, надо принять множество разнообразных решений, и часто непонятно, как к ним подойти. Архитектура ПО - дисциплина, которая за это отвечает. Что она включает в себя? Каких скиллов и качеств требует? Могут ли DS ею овладеть? Кого звать на помощь, если нужно прямо сейчас? Доклад меньше про технологии и больше про процессы, стратегии и людей. Книги которые Михаил рекомендует почитать: 👉 The pragmatic programmer. Если начинающему программисту надо порекомендовать ровно одну книгу, то это она. Про именно архитектуру там не много, но книга точно сделает вас лучшим архитектором 👉 Python Microservices Development - просто потому что вы как DS вероятно используете Python, а микросервисы - самая популярная архитектура 👉 Fundamentals of Software Architecture: An Engineering Approach - фундаментальная книга про архитектуру. 👉 Designing Data-Intensive Applications - про технические и архитектурные решения в случаях, где данные играют главную роль. К ней есть набор лекций в youtube. И книга и видео местами очень продвинутого уровня 👉 Release it - как создавать системы, не ломающиеся в продакшн 👉 Machine learning system design pattern - архитектурные решения, типичные для DS/ML систем 👉 ATAM: Method for Architecture Evaluation - на вопрос что делать если об архитектуре не удается договориться. Методика позволяет оценить насколько предлагаемая архитектура отвечает требованиям. Довольно затратно по времени, поэтому если применять для мелочей, нужен какой-то упрощенный вариант Слайды: https://drive.google.com/file/d/1GnaqXRNDcDj-e3MLJ38-EIe-Jyjq09b3/view?usp=sharing * Присоединяйтесь к сообществу LeanDS в телеграмм: https://t.me/leands * Бесплатная книга по управлению продуктами и проектами в Data Science: https://leands.ai/ru