Привет! На связи Кристина Желтова, ментор курса «ML-инженер».
ML-инженеры в начале своего профессионального пути часто сталкиваются с одними и теми же ловушками. Зная их заранее, вы сможете выделиться из массы кандидатов и сэкономить время на прокачку.
1️⃣ Избыточная вера в сложные алгоритмы и пренебрежение простыми бейзлайнами
У начинающих специалистов периодически возникает ощущение, что чем сложнее модель, тем лучше результат. Часто так и бывает, но нередки случаи, когда на практике простая модель обгоняет тяжелые ансамбли и нейросети, или набор правил и эвристик в узкой задаче превосходит по качеству методы ML в целом.
Общий вывод — наращивайте сложность постепенно, не пренебрегайте построением простых крепких базовых решений.
2️⃣ Недостаточное погружение в правила выбор метрик качества
Использование только точности (accuracy) может ввести в заблуждение в задачах с дисбалансом классов или разной стоимостью ошибок. В каждой задаче, будь то регрессия или классификация, необходимо понимать основные метрики и уметь их выбирать.
3️⃣ Переобучение и ошибки в схеме валидации
Отсутствие отдельной валидационной и тестовой выборок, пренебрежение схемами валидации, утечки данных и неверный порядок применения трансформаций приводят к чрезмерно оптимистичным оценкам качества и просадкам производительности в проде. Всегда выбирайте схему валидации осознанно и с оглядкой на сценарий использования.
4️⃣ Отсутствие планирования экспериментов
Без системного подхода к работе с гипотезами, моделями, гиперпараметрами, а также без логирования и трекинга экспериментов проекты очень быстро превращаются в хаос. Чтобы структурировать свою работу, можно начать с такого инструмента, как MLflow, и понемногу внедрять его в свою разработку.
5️⃣ Слишком узкий выбор стека
Ограничивать себя одной библиотекой, пусть даже это scikit-learn, точно не стоит — необходимо периодически расширять свой арсенал, пробовать новое. Чтобы процесс не был слишком хаотичным, можно сверяться со стеком в понравившихся вам вакансиях и направленно изучать нужные инструменты.
☝🏻 Избегайте этих ошибок, и ваш путь к профессии ML-инженера станет более гладким и результативным!
➡️ Забронировать место на курсе «ML-инженер» со скидкой 15%
📊 Simulative