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/ru/Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6493

1.3K viewsMay 27 at 17:52

tg-me.com/dsproglib/6493

Create: 2025-05-27
Last Update: 2025-06-01 09:38:42

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

Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6493

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

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.

The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.

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