Использование Seldon Core для машинного обучения. Статья для Хабр

Широкое распространение машинного обучения помогло стимулировать инновации, которые всё труднее предсказать и создавать на их основе интеллектуальный опыт для продуктов и услуг бизнеса. Хотя машинное обучение можно найти повсюду, оно создаёт определенные трудности при внедрении. Одной из них является потребность быстро и надёжно переходить от фазы экспериментов к фазе производства, где обученные модели могут начать оперативно работать, чтобы принести пользу бизнесу. 

В новой статье для Хабр эксперт компании Neoflex делится опытом использования Seldon Core для машинного обучения: как его использовать и почему ML без него не обойтись.

Подробнее читайте в статье для Хабр