# Секция по дизайну ML систем

Цель этой секции - обсудить подходы к проектированию и декомпозиции сложной ML системы. Во время секции Вам предложат систему, которую необходимо спроектировать. Можно выделить следующий общий дизайн решения: форматизация задачи и требований, декомопозиция на подзадачи, сбор данных, разбор ML архитектур для подзадач, деплой и тестирование итоговой системы.

## Материалы для подготовки

### Книги:

- Machine Learning Design Patterns / Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn [github](https://github.com/GoogleCloudPlatform/ml-design-patterns) [library](https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-design/9781098115777/) [youtube](https://youtu.be/udXjlvCFusc)
- [Deep Learning Design Patterns](https://www.manning.com/books/deep-learning-design-patterns) / Andrew Ferlitsch

### Github:

- [Deep Learning In Production](https://github.com/ahkarami/Deep-Learning-in-Production)
- [Production Level Deep Learning](https://github.com/alirezadir/Production-Level-Deep-Learning)

### Блоги:

- [Monitoring Machine Learning Models in Production](https://christophergs.com/machine%20learning/2020/03/14/how-to-monitor-machine-learning-models/)

### Доклады:

- [Как в YouDo машинное обучение катится в продакшен](https://www.youtube.com/watch?v=F-j0G0lrjFw&feature=youtu.be) / Адам Елдаров