Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что вы можете рассказать про дизайн систем машинного обучения?

Можно, например, представить вот такой 9-ступенчатый шаблон ML System Design:

1️⃣ Формулировка задачи
На этом этапе стоит задать уточняющие вопросы всем участникам процесса, понять, в каком состоянии находятся данные, сформулировать гипотезу.

2️⃣ Метрики
Стоит определиться с офлайн- и онлайн-метриками.

3️⃣ Архитектурные компоненты
Можно нарисовать диаграмму, которая даст наглядное представление об архитектуре проекта.

4️⃣ Сбор данных и их подготовка
На этом этапе можно переместить данные в хранилище, разметить их, если требуется, и т.д.

5️⃣ Feature Engineering
Далее следует провести отбор признаков или создание новых признаков.

6️⃣ Разработка модели и её оценка
Это тот самый процесс обучения модели и её проверка на тестовой выборке.

7️⃣ Получение моделью предсказаний

8️⃣ Развёртывание и онлайн-тестирование
На этом этапе можно провести A/B-тестирование.

9️⃣ Поддержание жизненного цикла системы
Сюда входят мониторинг, масштабирование и обновления.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/it/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/593

1.1K viewsSep 12, 2024 at 12:04

Что вы можете рассказать про дизайн систем машинного обучения?

Можно, например, представить вот такой 9-ступенчатый шаблон ML System Design:

1️⃣ Формулировка задачи
На этом этапе стоит задать уточняющие вопросы всем участникам процесса, понять, в каком состоянии находятся данные, сформулировать гипотезу.

2️⃣ Метрики
Стоит определиться с офлайн- и онлайн-метриками.

3️⃣ Архитектурные компоненты
Можно нарисовать диаграмму, которая даст наглядное представление об архитектуре проекта.

4️⃣ Сбор данных и их подготовка
На этом этапе можно переместить данные в хранилище, разметить их, если требуется, и т.д.

5️⃣ Feature Engineering
Далее следует провести отбор признаков или создание новых признаков.

6️⃣ Разработка модели и её оценка
Это тот самый процесс обучения модели и её проверка на тестовой выборке.

7️⃣ Получение моделью предсказаний

8️⃣ Развёртывание и онлайн-тестирование
На этом этапе можно провести A/B-тестирование.

9️⃣ Поддержание жизненного цикла системы
Сюда входят мониторинг, масштабирование и обновления.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований