TGViewer
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований @ds_interview_lib · 4.46K subscribers
Post #269 1.36K
Перечислите этапы разработки ML-приложения

1️⃣ Постановка задачи
На этом этапе также стоит определиться с метриками (бизнес-метриками и DS-метриками), чтобы в дальнейшем оценивать модель. Помимо этого, можно идентифицировать все свои ограничения.
2️⃣ Сбор и предобработка данных
Сюда же относится этап генерации новых признаков. Не исключено, что к этому этапу придётся неоднократно возвращаться.
3️⃣ Разведочный анализ данных
На этом этапе нужно тщательно изучить данные, сформулировать гипотезы.
4️⃣ Обучение модели
Сначала стоит строить бейзлайн — модель без параметров. После этого можно настраивать модели и тестировать их.
5️⃣ Развёртывание ML-модели
На этом этапе необходимо перевести код в промышленный вид. Возможно придётся добавить бэкенд, фронтенд и др. Тут же обычно проводится A/B-тестирование.
6️⃣ Поддержка модели
Стоит подключить dashboard для отслеживания метрик, механизмы для мониторинга работы ML-модели, чтобы вовремя отлавливать ошибки.

#машинное_обучение
  • ❤ 6
  • 👍 3
More from @ds_interview_lib
  1. Oct 15, 2026Post #1603
  2. Oct 14, 2026👀 Как вы смотрите видео? Разбираете урок, слушаете интервью фоном или начинаете на телефо…
  3. Sep 15, 2026💬 Как инициализировать параметры в логистической регрессии, и важно ли это Частый вариант…
  4. Sep 15, 2026😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня? Разберём на вебинаре, как трати…
  5. Aug 5, 2026❓ Могут ли в Adam возникать проблемы исчезающих или взрывающихся градиентов Да, полностью…
  6. Aug 5, 2026👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление Сегодня хочется разобраться в AI-агентах…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →