Практики для быстрых ML-прототипов

1. Fake it till you make it. Сначала делаем модель-человека.
Например:
• модерация контента — сначала модераторы
• рекомендации — подбор вручную
• скоринг — экспертная оценка
Пользователь не должен знать, что внутри нет ML.
Главное — проверить, нужен ли вообще этот результат.

2. Prompt вместо модели: 80% ML-гипотез можно сначала проверить через LLM.
Примеры:
• классификация обращений
• извлечение сущностей
• резюмирование текста
• генерация ответов
Промпт + API часто заменяет месяцы обучения модели.

3. Прототип на Google Sheets / Airtable. Многие ML-продукты можно сначала собрать как таблицу.
Примеры:
• ранжирование лидов
• скоринг заявок
• приоритизация тикетов
Это позволяет быстро понять какие признаки реально влияют.

4. Правила вместо модели (Rule-based MVP). Часто 70% качества дает простая логика. Например: если
• клиент VIP
• активность > 5 действий
• чек > 100
→ показываем персональное предложение.
Только после этого имеет смысл обучать модель.

5. Использовать готовые модели, а не обучать свои. Первый прототип редко требует кастомного ML. Можно использовать:
• open-source модели
• API провайдеров
• HuggingFace
• LLM
Цель — доказать value, а не построить research-лабораторию.

6. Dataset сначала из 50–200 примеров. Не нужно ждать «идеальный датасет».
Берем:
• 50
• 100
• 200 примеров
и проверяем:
• возможно ли вообще решить задачу
• какие признаки работают
• какая точность получается
Это экономит месяцы подготовки данных.

7. Оценка ценности раньше качества модели. Главный вопрос:
не
«какая точность модели?»
а
«меняет ли это поведение пользователя?»
Иногда модель с точностью 60% уже дает рост метрик.

8. Wizard of Oz прототип. Интерфейс работает как будто есть ML, но решения принимает человек. Так тестировали:
• автопилоты
• голосовых ассистентов
• чат-ботов
Это самый быстрый способ понять:
будут ли люди пользоваться фичей вообще.

9. Логируйте данные с первого дня. Даже если ML нет. Сохраняйте:
• входные данные
• действия пользователя
• результат
Через месяц это станет идеальным датасетом для обучения.

10. Стройте ML только после Product-Market Fit фичи
ML — это ускоритель, а не источник ценности.
Сначала нужно доказать:
• что фича решает проблему
• что пользователи ее используют
• что есть рост метрик
И только потом автоматизировать моделью.

Приходите в кейс клуб, программа на марте тоже есть - https://t.me/productcasebar/218
Возможности для роста в профессии от редакции канала, в том числе курс по аналитике - https://t.me/FreshProductGo/1693

Также посты дублируются в VK, Tenchat, Сетке.