TGViewer
Embedika | ИТ-решения для бизнеса Embedika | ИТ-решения для бизнеса @embedika · 472 subscribers
Post #1208 134
От PoC до продукта: чем различаются пути классического ML и GenAI

При внедрении ИИ в корпоративные процессы путь от идеи до работающего продукта проходит через три стандартных этапа: Proof of Concept (PoC), MVP и полноценный продукт. Однако способы проверки гипотез на каждом из этих этапов сильно различаются в зависимости от того, используете ли вы классический ML или генеративный ИИ.

В классическом ML всё строится вокруг метрик: на PoC проверяют, достижимы ли целевые значения precision, recall и F1. На MVP смотрят на стабильность этих метрик на разных данных. В продукте главная задача — удержать качество и отслеживать дрифт данных.
В GenAI подход иной. На ранних этапах оценивают не столько точность, сколько допустимость рисков. Это делает проверку гипотез менее надежной для корпоративных систем, где цена ошибки высока.

Разобрали, как устроены эти этапы для каждого подхода в карточках ➡️
  • ❤ 6
  • 👍 6
  • 🔥 4
  • 💯 1
More from @embedika
  1. Sep 18, 2026Подборка полезных и интересных материалов Господдержка ИИ-разработчиков, контроль над дейс…
  2. Sep 17, 2026Почему легкие модели обрабатывают большинство запросов к API Мы продолжаем разбирать тренд…
  3. Sep 16, 2026Галлюцинации ни при чем, качество ответа ИИ теряется еще на этапе запроса Шаблонный или не…
  4. Sep 16, 2026Подготовка данных — обязательное условие эффективности корпоративного RAG Контекст в компа…
  5. Sep 11, 2026In-Context Learning — свойство языка, а не только архитектуры трансформера Материал подгот…
  6. Sep 10, 2026Системные ошибки управления в ИТ-проектах и правила, которые помогают их избежать Успех ИТ…
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 →