Дмитрий Ермилов

Билайн бизнес Руководитель департамента машинного обучения и искусственного интеллекта

MLOps процессы для видео/аудио аналитики на SOTA нейронных сетях

Передовые решения на основе нейронных сетей. Для разработки и промышленного использования этих решений требуется эффективная организация процессов по созданию и поддержке ML алгоритмов. Такой подход называется MLOps. В докладе описывается становление MLOps процессов в продуктовых командах beeline. Фокус делается на особенностях MLOps процессов, возникающих при использовании SOTA нейронных сетей в задах обработки аудио, видео и текстовых данных. На практическом примере демонстрируется подход организации процессов от этапа постановки эксперимента и версионирования моделей до этапа промышленной эксплуатации и непрерывного обновления моделей. Подробно рассматриваются применяемые современные открытые решения и поясняется выбор фреймворков и инструментов на основе сравнительного анализа.

Ермилов Дмитрий Михайлович, 32 года, кандидат физико-математических наук. Окончил в 2012 году факультет прикладной математики ИКСИ Академии ФСБ России. Работал в различных государственных и коммерческих компаниях. Стаж работы в области машинного обучения и анализа данных более 8 лет. Прикладной опыт построения различных предиктивных систем с использованием моделей машинного обучения и глубоких нейронных систем. Опыт организации MlOps процессов в нескольких компаниях. Автор более 10 научных статей.