Модельный риск: как увеличить эффективность работы ML моделей в большой компании

Дата публікації:
21/11/2023 15:11

Постійна адреса новини:
http://www.vsinovyny.com/10534618

Модельный риск: как увеличить эффективность работы ML моделей в большой компании

21/11/2023 15:11 // Хабрахабр:

Привет, Хабр! В этой статье мы – Святослав Орешин и Александр Сахнов – попытались разобрать достаточно специфичную для классического Data Science и критически важную для бизнеса тему – модельный риск или risk management для машинного обучения.

Под катом говорим о том, как можно сделать машинное обучение в компании более эффективным, какие бывают риски у ML моделей и как на них реагировать, а также делимся своим опытом, как мы построили систему по модельному риску в X5 Tech – компании с сотнями ML моделей в production.

В современных компаниях машинное обучение используется повсеместно – начиная от предсказания ключевых для бизнеса показателей, до голосовых помощников на основе языковых моделей. При разработке и обучении новой модели обычно основное внимание уделяется данным, метриками, архитектуре и решаемой задачи, и только в редких случаях команда задумывается о поддержке и управлении моделями в будущем.

» Читати повністю

«	Наступна новина з архіву [Перевод] Как я пишу на C по состоянию на конец 2023 года	Попередня новина з архіву Предсказательное моделирование (Predictive Modeling)	»