Рассмотрим, как в современном мире ML построить систему по автоматическому распознаванию и аналитике посетителей, основанную на компьютерном зрении.

Проработаем все этапы проекта:

1. Постановка метрик
2. Сбор данных при помощи python, roboflow, CVAT, ffmpeg
3. Разметка данных и активное обучение на python
4. Дообучение сети на Python и PyTorch
5. Ускорение и автодеплой на Python + Tensorrt + Triton
6. Интеграция и автодообучение

Доклад рассчитан на backend python, ML Engineer, Data Science.

ML проект сейчас представляет собой не просто модель или pipeline по обработке данных, но и современные практики MLOps. Так сложилось, что для этих целей чаще всего используется тот же язык Python. В докладе я расскажу, какие проблемы решает MLOps и как его реализовать.