>>80141

>Хочу вкатиться в нейронки

MLOPS что ле?

Чтобы стать MLOps-инженером, необходимо освоить множество навыков, связанных с машинным обучением (ML), DevOps, программированием и работой с инфраструктурой. MLOps — это совмещение машинного обучения и операционной разработки (операции, автоматизация, CI/CD и управление развертыванием моделей). Вот пошаговый путь к профессии:

---

### 1. Понять, что такое MLOps
- MLOps — это практика, направленная на автоматизацию и управление жизненным циклом моделей машинного обучения.
- Включает: разработку, развертывание, мониторинг и обновление ML-моделей.

---

### 2. Освоить базовые навыки
- Программирование:
- Python (основной язык в ML и MLOps)
- Bash, Shell scripts — для работы с системами автоматизации.

- ML и Data Science:
- Знание основ машинного обучения: линейные модели, деревья решений, нейронные сети.
- Использование популярных библиотек: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
- Навыки подготовки и очистки данных (Data Preprocessing).

---

### 3. Изучить DevOps и связанные инструменты
- Контейнеризация и оркестрация:
- Docker — контейнеризация ML-приложений.
- Kubernetes — управление кластером контейнеров.

- Системы CI/CD:
- Изучить инструменты для автоматизации развертывания моделей: GitHub Actions, Jenkins, **GitLab CI**.
- Создание **pipeline'ов** для интеграции и доставки моделей.

- **Управление конфигурациями и инфраструктурой:**
- **Terraform**, **Ansible** — для управления облачной инфраструктурой.

---

### **4. Управление данными и мониторинг**
- **Хранилища данных**: работа с **S3**, **HDFS**, **SQL** и **NoSQL** базами.
- **Мониторинг** моделей: изучение инструментов для отслеживания производительности и дрейфа данных (например, **Prometheus**, **Grafana**, **MLflow**, **Weights & Biases**).

---

### **5. Понимание MLOps-практик**
- **Жизненный цикл ML-моделей**:
- Обучение модели ➡ Валидация ➡ Развертывание ➡ Мониторинг ➡ Поддержка (переобучение).
- Освоение **MLOps-фреймворков**:
- **MLflow** (управление экспериментами).
- **Kubeflow** — развертывание ML-моделей в Kubernetes.
- **Airflow** — для автоматизации workflow'ов.

---

### **6. Практика на реальных проектах**
- Участвуйте в open-source проектах или создайте свои.
- Примеры проектов:
- Автоматизация обучения модели с CI/CD.
- Построение pipeline для подготовки данных.
- Мониторинг производительности модели после развертывания.

---

### **7. Использование облачных сервисов**
- Освоить **облачные платформы**:
- **AWS (SageMaker)**, **Google Cloud (Vertex AI)**, **Azure Machine Learning**.
- Управление масштабируемыми ML-приложениями в облаке.

---

### **8. Поддерживать актуальность знаний**
- **Читать документацию и блоги:**
- **Medium** (раздел MLOps), **Towards Data Science**, **KDnuggets**.
- **Курсы и ресурсы:**
- **Coursera**: "MLOps Specialization" от Andrew Ng.
- **Udemy**: курсы по Docker, Kubernetes и MLflow.
- **FastAI** и **DeepLearning.AI**.

---

### Примерный стек технологий MLOps-инженера:
- **Языки:** Python, Bash, YAML.
- **ML:** TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
- **DevOps:** Docker, Kubernetes, Jenkins, Terraform.
- **MLOps-фреймворки:** MLflow, Kubeflow, Airflow.
- **Облака:** AWS, GCP, Azure.

---

### Важные soft skills:
- **Кооперация с Data Scientists и DevOps-инженерами**.
- **Решение проблем** и умение работать с большим объемом данных.
- **Автоматизация** процессов и настройка пайплайнов.

---

Если всё это кажется сложным — начните с **основ Python и базового ML**, а затем постепенно изучайте DevOps-инструменты. Главное — **практика на реальных задачах**, так вы быстрее поймёте, как всё это работает на практике!

>>84577
Мы имеем куб размером 10×10×10 из сахарных кусочков, всего в нем:
\[
10 × 10 × 10 = 1000
\]
кусков сахара.

### Определяем количество видимых кусочков

1. Куб стоит на стеклянном столе
- Это значит, что видны 5 граней, а нижняя грань остаётся прозрачной, но невидимой.

2. Считаем кусочки на одной грани
- Каждая грань имеет размер 10 × 10 = 100 кусочков.
- Всего 5 граней → \( 5 × 100 = 500 \) кусочков.

3. Убираем дублирующиеся рёбра и углы
- Каждый ребро считается дважды на соседних гранях.
- В кубе 4 видимых рёбра, каждое содержит 10 кусочков, но мы дважды посчитали 8 внутренних кусочков каждого ребра.
- Нужно вычесть: \( 4 × 8 = 32 \).
- Углы считаются 5 раз (по количеству граней), но реально их всего 4.
- Нужно вернуть \( 4 \) угловых кусочка, так как они были лишний раз исключены.

### Финальный расчёт
\[
500 - 32 + 4 = 472
\]

Ответ: 472 кусочка сахара видно.