🤔 Почему моя модель машинного обучения резко теряет точность после выхода в продакшн, хотя на тестах всё было отлично
Потому что модель обучалась на «чистом» датасете, а в продакшне сталкивается с реальными, грязными и непредсказуемыми данными.
🧩Типовые причины падения качества:
1. Искажения входных признаков — Например, в одном из полей вместо десятичного значения приходит строка или ноль. Модель не понимает контекст и делает ошибочный прогноз.
2.Отсутствие валидации на этапе inference — Если данные не проходят базовую проверку перед подачей в модель, она работает на мусоре. А мусор на входе = мусор на выходе (GIGO).
3. Появление новых распределений (data drift) — В продакшн приходят значения, которых в трейне не было. Модель не обучалась на таких случаях и путается.
4. Неверная предобработка в проде — Самая частая причина: трансформации признаков в проде не совпадают с тем, как они делались в трейне. Всё — от разного кодирования категорий до забытых скейлеров.
🛠Как защититься
➡️ Внедрить валидацию входных данных (тип, диапазон, формат). ➡️ Использовать инвариантные признаки, устойчивые к мелким искажениям. ➡️ Настроить мониторинг данных на inference, чтобы ловить отклонения от трейна. ➡️ Автоматизировать регулярное переобучение с учётом новых поступающих данных. ➡️ Обеспечить идентичность пайплайнов: то, что в трейне — то и в проде.
🤔 Почему моя модель машинного обучения резко теряет точность после выхода в продакшн, хотя на тестах всё было отлично
Потому что модель обучалась на «чистом» датасете, а в продакшне сталкивается с реальными, грязными и непредсказуемыми данными.
🧩Типовые причины падения качества:
1. Искажения входных признаков — Например, в одном из полей вместо десятичного значения приходит строка или ноль. Модель не понимает контекст и делает ошибочный прогноз.
2.Отсутствие валидации на этапе inference — Если данные не проходят базовую проверку перед подачей в модель, она работает на мусоре. А мусор на входе = мусор на выходе (GIGO).
3. Появление новых распределений (data drift) — В продакшн приходят значения, которых в трейне не было. Модель не обучалась на таких случаях и путается.
4. Неверная предобработка в проде — Самая частая причина: трансформации признаков в проде не совпадают с тем, как они делались в трейне. Всё — от разного кодирования категорий до забытых скейлеров.
🛠Как защититься
➡️ Внедрить валидацию входных данных (тип, диапазон, формат). ➡️ Использовать инвариантные признаки, устойчивые к мелким искажениям. ➡️ Настроить мониторинг данных на inference, чтобы ловить отклонения от трейна. ➡️ Автоматизировать регулярное переобучение с учётом новых поступающих данных. ➡️ Обеспечить идентичность пайплайнов: то, что в трейне — то и в проде.
The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from nl
