Self-hosted в работе с ML — это база. Для работы с данными, особенно если они чувствительные, нужно собственное хранилище, а также ресурсы, на которых можно быстро и без очереди развернуть пайплайн. Часто в «джентльменский набор» ML-инженера входит: Jupyter Notebook, фреймворки Tensorflow и Keras,...