Вы выкатили модель в продакшен, ничего не меняли в коде, а метрики начали падать. Почему так происходит?

У нас на YouTube, в ВК и Дзен вышло видео, где Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) разбирает, что на самом деле случается с ML-моделью после релиза: data drift, concept drift, фидбэк-луп, инфраструктурные сбои и скрытые проблемы фичер-пайплайна.

Если хотите научиться строить устойчивые ML-системы, это видео вам поможет.

Если вы еще не смотрели, собрали для вас ссылки:
YouTube
ВК
Дзен