Прикольный перечень дизайн-паттернов в ML системах: https://eugeneyan.com/writing/more-patterns/
1. Process Raw Data Only Once [принцип любой оптимизации: если что-то можно не делать (дважды), это нужно не делать (дважды)]
2. Human-In-The-Loop / LLM-In-The-Loop
3. Data Augmentation: To increase data size and diversity
4. Hard Negative Mining: To get difficult samples
5. reframing
6. Cascade: To split a problem into smaller problems
7. Data Flywheel: To continuously improve & build a moat [здесь вспоминает про Tesla и ChatGPT]
8. Business Rules Layer: To augment or override outputs
9. Evaluate before Deploy: For safety and reliability
1. Process Raw Data Only Once [принцип любой оптимизации: если что-то можно не делать (дважды), это нужно не делать (дважды)]
2. Human-In-The-Loop / LLM-In-The-Loop
3. Data Augmentation: To increase data size and diversity
4. Hard Negative Mining: To get difficult samples
5. reframing
6. Cascade: To split a problem into smaller problems
7. Data Flywheel: To continuously improve & build a moat [здесь вспоминает про Tesla и ChatGPT]
8. Business Rules Layer: To augment or override outputs
9. Evaluate before Deploy: For safety and reliability