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.

О спикере

Руслан Хайдуров  — Machine learning engineer at TikTok, преподаватель НИУ ВШЭ.