Практическое руководство по внедрению ML-персонализации: от сбора данных до production. Архитектуры, метрики, guardrails и операционные риски.
Frank Inc появилась в 2020 году в Делавэре, когда группа инженеров машинного обучения столкнулась с острой нехваткой практической документации по внедрению автоматизации. Мы заметили пропасть между теоретическими курсами и реальными кейсами применения ИИ в бизнес-процессах. Вместо создания очередной платформы с платными консультациями, мы решили систематически документировать паттерны автоматизации и публиковать независимые исследования. Наша цель — сделать знания об ИИ-автоматизации доступными через детальный анализ реальных внедрений.
Наша миссия — Документируем проверенные паттерны ИИ-автоматизации и публикуем объективные кейс-стади без коммерческих интересов. Создаём образовательный ресурс, где практики находят конкретные технические решения, основанные на реальном опыте внедрений, а не на маркетинговых обещаниях.
Vendor-нейтральные руководства для инженеров и операторов

Практическое руководство по внедрению ML-персонализации: от сбора данных до production. Архитектуры, метрики,...

Практические подходы к масштабируемой персонализации через ML-пайплайны, векторные базы и агентные системы. Метрики,...

Практическое введение в масштабную персонализацию через машинное обучение. Архитектура, пайплайны, метрики и...

Практический анализ внедрения ML-персонализации в масштабе. Архитектурные паттерны, операционные риски, метрики...

Операционный анализ применения машинного обучения для масштабной персонализации. Архитектуры пайплайнов, метрики...

Как ML-системы обеспечивают персонализацию для миллионов пользователей. Архитектуры, метрики, guardrails и реальные...
Дмитрий специализируется на построении production-инфраструктуры для ML-систем в e-commerce и fintech. Ранее работал над рекомендательными системами в высоконагруженных сервисах с аудиторией 10+ млн пользователей.
Архитектуры, мониторинг и операционные практики
Кейсы, метрики и архитектурные паттерны для production ML-систем
Вопросы, предложения тем и технические дискуссии