Цель:
показать весь ML-проект целиком: основные этапы и ресурсы, необходимые для реализации проекта;
продемонстрировать цикличность в жизненном цикле ML-решения;
отметить важность мониторинга и дэшбордов для поддержки и развития ML-решений.
Теоретическая часть: подвести итоги и взглянуть на ML-проект в целом: основные составляющие успешного проекта, количество и состав команды на каждом этапе разработки ML-решения, технологии и инструменты для разработки ML-решения и управления ML-проектом. Менеджмент DS-команды.
Практическая часть: настраиваем DVC и MLFlow, создаем репозиторий в Git, разворачиваем CI/CD для сквозного ML-решения
Домашняя работа: завершаем индивидуальный проект.