Как я организую структуру своих ML-проектов

«В большинстве курсов по DS или ML рекомендуется использовать Jupyter Notebook, который чаще всего устанавливается вместе с пакетом Anaconda. Он также популярен как подход к ML-соревнованиям, например, на Kaggle. Этот инструмент действительно удобен для просмотра, визуализации и построения моделей, когда это нужно сделать в сжатые сроки. Но для проектов, над которыми работают команды, а не один разработчик, или длительность которых больше месяца, у такого подхода есть серьезные недостатки».

Максим Поляков, Machine Learning Engineer в DataArt, сделал обзор подходов к организации ML-проектов и рассказал, какой структурой пользуется сам. Читайте на Типичный программист.