MLOps

У статті досліджено проблему підвищення ефективності процесу маркування даних у слабко контрольованих середовищах на основі методів Active Learning. Актуальність роботи зумовлена стрімким зростанням обсягів неструктурованих та частково розмічених даних, високою вартістю ручної анотації, дефіцитом кваліфікованих експертів і негативним впливом шумових міток на якість моделей машинного навчання.

У цій статті представлено основні результати глибокого дослідження концепцій проєктування MLFlow у контейнеризованих
та хмарно-орієнтованих системах. Дослідження зосереджується на тому, як MLFlow, як ключова MLOps-платформа, може
бути ефективно розгорнута та керована у хмарно-нативному середовищі для забезпечення масштабованих, відтворюваних і
безпечних робочих процесів машинного навчання. У роботі проаналізовано архітектурні принципи та шаблони інтеграції