ERROR ANALYSIS



Вышла Моя вторая статья на Хабре,
«Почему анализ ошибок – это начало разработки ML системы, а не её конец?».



Первая статья называлась «10 первый ошибок в карьере ML инженера». Расскажу об 11-ой ошибке в своей карьере, а именно, воспринимать анализ ошибок как финишную черту перед первым A/B, этап для галочки.



Включение анализа ошибок в пайплайн, сбор первых артефактов – это по сути замыкание цепочки обратной связи, когда мы готовы первый раз "пустить ток по сети" (данные – по пайплайну) и получить самый ранний фидбек (в статье Я расскажу, почему одной валидации совсем недостаточно).



Так мы получаем baseline ML системы (по аналогии с MVP) и переходим к итеративному циклу доработок, отладок, экспериментов и усложнения.



А как именно проводить анализ ошибок, вы узнаете в самой статье. Приятного прочтения: https://habr.com/ru/articles/760550/



P.S. Выражаю благодарность коллегам, внёсшим прямой или косвенный вклад в содержание этой статьи за время нашей совместной работы: Андрею Кулагину, Юре Гаврилину, Арсению Кравченко, Валере Бабушкину.