Перечислите этапы разработки ML-приложения
1️⃣ Постановка задачи
На этом этапе также стоит определиться с метриками (бизнес-метриками и DS-метриками), чтобы в дальнейшем оценивать модель. Помимо этого, можно идентифицировать все свои ограничения.
2️⃣ Сбор и предобработка данных
Сюда же относится этап генерации новых признаков. Не исключено, что к этому этапу придётся неоднократно возвращаться.
3️⃣ Разведочный анализ данных
На этом этапе нужно тщательно изучить данные, сформулировать гипотезы.
4️⃣ Обучение модели
Сначала стоит строить бейзлайн — модель без параметров. После этого можно настраивать модели и тестировать их.
5️⃣ Развёртывание ML-модели
На этом этапе необходимо перевести код в промышленный вид. Возможно придётся добавить бэкенд, фронтенд и др. Тут же обычно проводится A/B-тестирование.
6️⃣ Поддержка модели
Стоит подключить dashboard для отслеживания метрик, механизмы для мониторинга работы ML-модели, чтобы вовремя отлавливать ошибки.
#машинное_обучение
1️⃣ Постановка задачи
На этом этапе также стоит определиться с метриками (бизнес-метриками и DS-метриками), чтобы в дальнейшем оценивать модель. Помимо этого, можно идентифицировать все свои ограничения.
2️⃣ Сбор и предобработка данных
Сюда же относится этап генерации новых признаков. Не исключено, что к этому этапу придётся неоднократно возвращаться.
3️⃣ Разведочный анализ данных
На этом этапе нужно тщательно изучить данные, сформулировать гипотезы.
4️⃣ Обучение модели
Сначала стоит строить бейзлайн — модель без параметров. После этого можно настраивать модели и тестировать их.
5️⃣ Развёртывание ML-модели
На этом этапе необходимо перевести код в промышленный вид. Возможно придётся добавить бэкенд, фронтенд и др. Тут же обычно проводится A/B-тестирование.
6️⃣ Поддержка модели
Стоит подключить dashboard для отслеживания метрик, механизмы для мониторинга работы ML-модели, чтобы вовремя отлавливать ошибки.
#машинное_обучение