Автопереобучение моделей в Production. В статье рассматривается процесс автоматического переобучения моделей ML с использованием инструментов MLOps. Модели машинного обучения становятся критически важными для бизнеса, помогая оптимизировать процессы и принимать обоснованные решения, но актуальность и точность моделей может быстро снижаться из-за изменения данных. Автоматическое переобучение моделей в продакшене решает эту проблему, обеспечивая обновление и улучшение моделей без значительных временных затрат.

NLP, Catboost и тематическое моделирование. Статья рассматривает использование новостей и создание ML модели для создания прогнозов в различных областях и отраслях на примере рынка сельскохозяйственных удобрений.