tgoop.com/eboutdatascience/144
Last Update:
Как не обкакаться при старте ML-проекта (Часть 1/2)Пространство проблем и пространство решений
- Зачем она нам нужна?
- Как именно система рекомендаций будет приносить нам деньги?
- Что мы будем рекомендовать?
- Какую проблему она решает?
После ответа на данные вопросы может возникнуть такая ситуация, когда ML-алгоритм совершенно не нужен, достаточно всего лишь какого-нибудь алгоритма или эвристики, что значительно сокращает время на разработку
Перед разработкой любой ML-системы мы задаём вопрос из пространства проблем - определяется вопросами "Что?" и "Зачем?", а затем переходим в пространство решений - определяется вопросом "Как?" - средства реализации проблемы
Пример из жизни
Мы пилили проект по генерации коротких роликов на основе текста. Мы не залезли в пространство проблем, и как итог мы потратили кучу времени и денег, чтобы переделать проект под новые требования. Не было уточнений множества деталей и как итог, бизнес ожидал одно, а рзрабы делали совершенно другое
Итог
Во время проектирования ML-системы задавайтесь вопросом "Что?" и "Зачем?", а уже после "Как?"
Материалы взяты из книги Валерия Бабушкина
