Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6492 -

Telegram Group & Telegram Channel

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/it/Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6489

1.6K viewsMay 27 at 17:52

tg-me.com/dsproglib/6492

Create: 2025-05-27
Last Update: 2025-06-14 02:56:57

🔍 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

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

Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6492

Open in Telegram

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-06-14| Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

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 it

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