tgoop.com »
United States »
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение »
Telegram web »
Post 6491
🔍 ML после релиза: почему модель может сломаться — и как это вовремя заметить
Внедрили модель, подтвердили гипотезу, получили эффект — работа сделана? Увы, нет.
После деплоя начинается настоящее испытание:
— данные меняются,
— поведение пользователей эволюционирует,
— а ваша модель может незаметно терять эффективность.
📌 Must-read для тех, кто работает с ML в продакшене и хочет, чтобы решения были устойчивыми, а не разовыми.
👉 Читайте, делитесь и не забывайте наблюдать за своими моделями: https://proglib.io/sh/fjpFLVWn8Z
Библиотека дата-сайентиста
Внедрили модель, подтвердили гипотезу, получили эффект — работа сделана? Увы, нет.
После деплоя начинается настоящее испытание:
— данные меняются,
— поведение пользователей эволюционирует,
— а ваша модель может незаметно терять эффективность.
📌 Must-read для тех, кто работает с ML в продакшене и хочет, чтобы решения были устойчивыми, а не разовыми.
👉 Читайте, делитесь и не забывайте наблюдать за своими моделями: https://proglib.io/sh/fjpFLVWn8Z
Библиотека дата-сайентиста
tgoop.com/dsproglib/6491
Create:
Last Update:
Last Update:
🔍 ML после релиза: почему модель может сломаться — и как это вовремя заметить
Внедрили модель, подтвердили гипотезу, получили эффект — работа сделана? Увы, нет.
После деплоя начинается настоящее испытание:
— данные меняются,
— поведение пользователей эволюционирует,
— а ваша модель может незаметно терять эффективность.
📌 Must-read для тех, кто работает с ML в продакшене и хочет, чтобы решения были устойчивыми, а не разовыми.
👉 Читайте, делитесь и не забывайте наблюдать за своими моделями: https://proglib.io/sh/fjpFLVWn8Z
Библиотека дата-сайентиста
Внедрили модель, подтвердили гипотезу, получили эффект — работа сделана? Увы, нет.
После деплоя начинается настоящее испытание:
— данные меняются,
— поведение пользователей эволюционирует,
— а ваша модель может незаметно терять эффективность.
📌 Must-read для тех, кто работает с ML в продакшене и хочет, чтобы решения были устойчивыми, а не разовыми.
👉 Читайте, делитесь и не забывайте наблюдать за своими моделями: https://proglib.io/sh/fjpFLVWn8Z
Библиотека дата-сайентиста
BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/6491