PRELEKCJE

 

Holistyczne ujęcie machine learning

Machine Learning to interdyscyplinarna nauka pozwalająca na implementację systemów potrafiących doskonalić się na podstawie swojego własnego doświadczenia, a także na pozyskiwać na tej podstawie całkowicie nową wiedzę. Tyle mówi definicja... W praktyce, jako developerzy stajemy przed możliwością wykorzystania dziesiątek czy nawet setek różnych algorytmów, z których większość z łatwością rozwiąże problemy niewykonalne w zasadzie innymi metodami. Podczas tej sesji zapoznamy się m.in. z klasami problemów, dla których Machine Learning może przynieść wymierne efekty, jego wpływem na projekt czy też możliwościami testowania i weryfikowania osiąganej skuteczności. Przeanalizujemy również budowę całego pipeline'u, od pozyskania i pre-processingu (właściwych) danych, przez ich automatyczną analizę, aż po implementację wyników w systemie.

Timeseries databases

Proces implementacji systemu IT nie kończy się na zatwierdzeniu zmian w repozytorium i wydaniu kodu na serwery produkcyjne. W tym miejscu zaczyna się jego nowy etap, obserwacji zachowania aplikacji w realnym środowisku, zbierania i analizowania wszelkich informacji czy też wreszcie reakcji na wykryte problemy. Od niskopoziomowych danych systemowych o wykorzystaniu CPI czy karty sieciowej, przez informacje o procesach wewnątrz aplikacji po wskaźniki biznesowe PKI, każdy fragment informacji się liczy. Wykorzystując dedykowane silniki dla danych typu time-series każdy zespół w projekcie może otrzymać dashboardy z kluczowymi informacjami, planowanie zasobów staje się łatwiejsze, możliwe jest również wykrywanie różnego rodzaju anomalii w zachowaniu całego systemu. Podczas tej sesji zapoznasz się z kluczowymi konceptami związane z gromadzeniem i przetwarzaniem danych metrycznych, a także z dostępnymi stosami technologicznymi. Nauczyć się jak identyfikować, tworzyć i używać kluczowych metryk dla twojej aplikacji, by mieć pewność, że zachowuje się on zgodnie z oczekiwaniami.