Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🤖 Бэкенд под ML-проекты: что может пойти не так

Модель — это всего лишь верхушка айсберга.

В реальных условиях основными источниками проблем становятся не алгоритмы, а архитектура и инфраструктура:
✔️ различия между offline и online логикой,
✔️ проседание по latency,
✔️ неконсистентные признаки,
✔️ неустойчивые A/B-эксперименты,
✔️ и многое другое.

В статье — подробный разбор архитектурных ловушек, реальных кейсов и инженерных решений, которые помогают внедрять ML в продакшен без боли.

📎 Читайте статью и делитесь с командой: https://proglib.io/sh/xCfXt2pH4j

Библиотека дата-сайентиста #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/dsproglib/6525

1.8K viewsJun 3 at 17:51

🤖 Бэкенд под ML-проекты: что может пойти не так

Модель — это всего лишь верхушка айсберга.

В реальных условиях основными источниками проблем становятся не алгоритмы, а архитектура и инфраструктура:
✔️ различия между offline и online логикой,
✔️ проседание по latency,
✔️ неконсистентные признаки,
✔️ неустойчивые A/B-эксперименты,
✔️ и многое другое.

В статье — подробный разбор архитектурных ловушек, реальных кейсов и инженерных решений, которые помогают внедрять ML в продакшен без боли.

📎 Читайте статью и делитесь с командой: https://proglib.io/sh/xCfXt2pH4j

Библиотека дата-сайентиста #буст