На онлайн-лекции узнаете, как оптимизировать нейросети без потери качества.
Руслан Хайдуров
Machine learning engineer at TikTok, преподаватель НИУ ВШЭ.
О лекции
Глубинные модели машинного обучения прочно вошли в нашу жизнь. Причем спрос на них растет быстрее, чем вычислительные мощности. Бизнесу выгодно экономить ресурсы без ухудшения качества работы, а пользователям — иметь быстрый отклик. Всё это создаёт жёсткие требования к новым нейросетям и заставляет инженеров задумываться не только о качестве, но и о скорости работы моделей.
Руслан Хайдуров расскажет о простых и эффективных способах ускорить прод и разберет различные методы сжатия нейросетей, как ставшие классическими, так и более продвинутые и современные.
На лекции вы узнаете:
✔️об эффективных архитектурах компьютерного зрения и NLP;
✔️о способах сжатия и оптимизации нейросетей без существенных потерь качества;
✔️о современных методах сервинга моделей и обработки запросов в реальном времени.
Кому будет интересна лекция:
✔️Начинающим и продвинутым ML-инженерам и аналитикам.
✔️Всем студентам, которые интересуются компьютерными науками или машинным обучением.
