Разумный подход: как спланировать бюджет на внедрение ML-проекта

В IT World вышла свежая статья — о том, как заложить реалистичный бюджет на ML-проект и избежать скрытых затрат.

Из чего складывается стоимость ML-проектов, почему изначальные оценки бюджета часто оказываются заниженными, как контролировать бюджет на каждом из этапов проекта - своим опытом поделилась Айканыш Орозбаева, директор по развитию бизнеса в Embedika.

Делимся ключевыми мыслями из колонки:
👉 Итоговая стоимость ML-проекта складывается не только из разработки модели. Значительная часть уходит на работу “за кадром”: очистку и разметку данных, интеграцию решения в ИТ-ландшафт компании, регулярное переобучение моделей. Также, ресурсы уходят на разработку бизнес-логики, которая связывает ML-модель с реальными задачами компании.
👉 Этап подготовки данных (очистка, разметка, формирование обучающих выборок) и непосредственно обучение моделей - самый трудоемкий и затратный из-за необходимости мощных вычислительных ресурсов и времени.
👉 Затраты на поддержку иногда сопоставимы с этапом разработки, особенно из-за необходимости контроля качества, адаптации моделей к изменяющейся среде и соблюдения регуляторных требований.
👉 Способы оптимизировать проект без ущерба качества есть на каждом этапе: запуск MVP для проверки гипотез, использование предобученных моделей вместо разработки с нуля, автоматизация разметки данных, грамотное комбинирование облачных сервисов и edge-вычислений.

🔗 Полную версию статьи читайте на сайте IT World.