WSC-sport
ИИ-платформа для анализа прямых спортивных трансляций.
Машинные модели обучения допускают ошибки и пропускают важные моменты спортивных мероприятий.
Сотрудники компании сортируют вручную тысячи часов трансляций, а переучивать модели ресурсозатратно.
- Низкая операционная эффективность процесса эксплуатации машинного обучения модели.
- Недостаточно масштабируемости, обзора.
- Не удобные процессы и инструменты для специалистов.
- Необходимость сохранять имеющиеся технологии и наработки.
- Упростить и автоматизировать процесс.
- Перемещение конвейера машинного обучения из Azure в Google Cloud.
- Интеграция Google Kubernetes Engine с развёртыванием KubeFlow на базе Google AI Platform.
- Функции облака для запуска новых конвейеров и объединения исходных наборов данных.
- BigQuery для запроса результатов из корзин Google Storage.
- DataStudio для создания панели мониторинга поверх внешней таблицы BigQuery.
- Инфраструктура как код на Terraform.
- Знакомство команды с продуктами Google Cloud Platform и современным подходом к ML-Ops.
- Готовая инфраструктура.
- для расширения и перемещения больших рабочих нагрузок в Google Cloud.