🤖ML в продакшене: следим за качеством после релиза
Даже самая точная модель на этапе разработки может со временем «поплыть» — из-за изменений в данных, поведении пользователей или внешней среды.
В новом материале разбираемся: — какие метрики важно отслеживать после деплоя, — когда запускать A/B-тесты, — как строить систему алертов и реагировать на деградацию, — и почему переобучение — не признак провала, а часть жизненного цикла ML.
🤖ML в продакшене: следим за качеством после релиза
Даже самая точная модель на этапе разработки может со временем «поплыть» — из-за изменений в данных, поведении пользователей или внешней среды.
В новом материале разбираемся: — какие метрики важно отслеживать после деплоя, — когда запускать A/B-тесты, — как строить систему алертов и реагировать на деградацию, — и почему переобучение — не признак провала, а часть жизненного цикла ML.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from fr
