📬 «Кажется, я слишком рано начинаю кодить…» — история подписчика

«Работая в ML, начинаю понимать, что недостаточно времени уделяю именно дизайну задачи. Часто сразу перехожу к моделированию, а потом сталкиваюсь с проблемами: не продумано, как формировать обучающую и тестовую выборки, где брать фичи, какие модели подойдут, как организовать пайплайн, чтобы результат можно было внедрить. И всё приходится переделывать заново».

На самом деле, вы не одиноки. Такой подход — распространённая ловушка даже среди опытных специалистов. Почему так происходит?

▶️ Потому что этап проектирования ML-задачи часто воспринимается как «бумажная работа», хотя именно он отличает эксперимент в ноутбуке от реальной работающей системы, внедрённой в продукт.

На что стоит обратить внимание до начала разработки

1⃣ Как устроены ваши данные?

— Есть ли временная структура? Тогда нельзя мешать строки случайно.
— Возможен ли data leakage?
— Хватает ли данных для всех классов или сегментов?

2⃣ Как делите данные на train / validation / test?

— По пользователям, по времени, по объектам?
— Отражает ли такое разбиение реальный сценарий в продакшене?

3⃣ Какие ограничения существуют?

— Сколько времени можно тратить на инференс?
— Где будет работать модель — в облаке, на сервере или на клиентском устройстве?
— Будет ли переобучение и как часто?

4⃣ Какая метрика действительно важна?

— Кто будет интерпретировать результат?
— Не приведёт ли фокус на «среднюю метрику» к ошибкам в критичных случаях?

5⃣ Как модель будет использоваться в продукте?

— Кто и как будет применять результат?
— Какие требования к explainability?
— Как встроить модель в существующий пайплайн?

Cоветы:
▶️ Перед тем как писать код, зафиксируйте ключевые параметры задачи в документе:
— цель,
— доступные источники данных,
— ограничения,
— целевую метрику,
— требования к внедрению.
▶️ Используйте ML Canvas — структуру, помогающую спланировать проект как с технической, так и с бизнес-стороны.
▶️ Возьмите за правило: потратить один день на проектирование — чтобы сэкономить три на переделках.

📣 А как вы подходите к постановке ML-задач? Что обязательно продумываете перед началом?

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик