Palestra: Automating Machine Learning and Deep Learning Workflows
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Pontos Principais
- Leveraging Kubernetes to make machine learning Ops (MLOps) scalable and portable;
- Introducing more rigorous best practices to avoid repetition and duplication;
- Improve data scientists and machine learning engineers productivity and knowledge distribution.
Resumo
Machine Learning services are quickly becoming a big part of the software developer’s toolbox, in any domain. Databases or web development frameworks are a standard component of almost any non-trivial application, they integrate with not much special expertise. We expect to see similar layers for Machine Learning and Deep Learning in the near future with the same maturity.
Machine learning workflows are most of the time iterative, and typically involve several steps, i.g. creation of many intermediate datasets, modeling, evaluations, predictions, and deployment. These workflows tend to be repetitive and in some cases manual. In this presentation I will cover some of these workflows and how to automate them with the help of Polyaxon, an open source platform built on Kubenernetes to make machine learning, reproducible, scalable, and portable. We will be covering different workflows, from basic ones that automate repetitive tasks (e.g., create a dataset, post-process it, do augmentation, and finally model the result and make predictions) to sophisticated algorithms that enhance our machine learning arsenal (e.g., feature selection or hyperparameter optimization techniques).
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