Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🔍 ML после релиза: почему модель может сломаться — и как это вовремя заметить

Внедрили модель, подтвердили гипотезу, получили эффект — работа сделана? Увы, нет.

После деплоя начинается настоящее испытание:
— данные меняются,
— поведение пользователей эволюционирует,
— а ваша модель может незаметно терять эффективность.

📌 Must-read для тех, кто работает с ML в продакшене и хочет, чтобы решения были устойчивыми, а не разовыми.

👉 Читайте, делитесь и не забывайте наблюдать за своими моделями: https://proglib.io/sh/fjpFLVWn8Z

Библиотека дата-сайентиста

www.tg-me.com/ca/Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6494

1.3K viewsMay 27 at 17:52

tg-me.com/dsproglib/6494

Create: 2025-05-27
Last Update: 2025-06-01 09:39:00

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6494

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.

Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

🔍 ML после релиза: почему модель может сломаться — и как это вовремя заметитьВнедрили модель