Не знаешь, что обсудить с друзьями вечером в баре? Лови главные тезисы с митапа про Data Science и Machine Learning:

⭐ Даже если не планируете в вашем продукте никакого ML/AI, всё равно готовьте архитектуру данных и инфраструктуру для потенциального внедрения алгоритмов машинного обучения. Вероятность того, что это рано или поздно случится, слишком высока, и никакой highload не станет оправданием.

💫 Чтобы учесть влияние ML-моделей друг на друга, нужно использовать подходы похожие на оркестрцию данных. Но сейчас, к сожалению, нет фреймворков для этого. И каждый раз приходится изобретать свой велосипед.

🌟 Умная лента — это не просто ранжирование постов от ML-модели, но и борьба с непотребным контентом и обеспечение разнообразия контента. Кроме того, в большом продакшене ML требует целого ансамбля сервисов, обеспечивающих его работу.