🔄 Що таке MLOps — і чому DevOps більше не достатньо?

AI-проєкти вимагають іншого підходу: моделі змінюються разом із даними, деплой — це не фініш, а лише початок, а моніторинг — це не просто про аптайм.

✏️ У новій статті "Від DevOps до MLOps: Як штучний інтелект впливає на роботу системних інженерів" розповідаємо:
🪙 Чому звичних інструментів DevOps уже недостатньо, коли маєш справу з машинним навчанням
🪙 Як виглядає повний цикл життя ML-моделі — не з підручника, а з практики
🪙 На чому «падають» AI-проєкти — і що допомагає їм вижити
🪙 Які інструменти реально використовують інженери, а не просто радять у блогах
🪙 І що буде, якщо навчити модель стверджувати, що 2+2=5 (спойлер: так можна — і це небезпечно)

Читай — і уявляй масштаб. Сьогодні — CI/CD, завтра — розгортання AI-продуктів із повним контролем.

📌 А якщо хочеш почати з основ — до 30 червня триває реєстрація в 🚩🚩🚩🚩🚩🚩 Lab в EPAM Campus.
Це навчальна програма для тих, хто вже має технічну базу і хоче структурувати знання та навички, отримати практичний досвід, попрацювати з менторами та долучитися до команди ЕРАМ після закінчення навчання!

🔗ДЕТАЛІ ТА РЕЄСТРАЦІЯ: https://epa.ms/t-4787