Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных. Алексей Михнин

этом этапе команда проверяет модели на новых данных, чтобы оценить их обобщающую способность и производительность в реальных условиях.

      Цели:

      Проверить модели на новых данных для оценки их обобщающей способности и производительности в реальных условиях

      Задачи:

      Разделить данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки

      Провести тестирование моделей на тестовых данных и оценить их производительность

      Документы:

      Отчет о валидации и тестировании моделей, содержащий результаты тестирования и выводы о производительности моделей

      Внедрение моделей в продакшн:

      После успешного тестирования и валидации модели интегрируются в рабочую среду, где они будут использоваться для прогнозирования и автоматизации решений.

      Цели:

      Интегрировать модели в рабочую среду для их использования в решении реальных задач

      Задачи:

      Разработать и протестировать API или другой интерфейс для взаимодействия с моделями

      Организовать инфраструктуру для развертывания и поддержки моделей

      Документы:

      Отчет о внедрении моделей в продакшн, описывающий процесс интеграции, используемые технологии и результаты тестирования интеграции

      Мониторинг и обновление моделей:

      На этом этапе команда следит за производительностью модели в продакшне, анализирует возникающие проблемы и периодически обновляет модели для адаптации к изменяющимся условиям и требованиям.

      Цели:

      Обеспечить стабильную работу моделей и их адаптацию к изменяющимся условиям

      Задачи:

      Мониторить производительность моделей и анализировать возникающие проблемы

      Периодически обновлять модели для адаптации к новым данным и требованиям

      Документы:

      Отчет о мониторинге и обновлении моделей, содержащий результаты анализа производительности и информацию об обновлениях

      Документация и обучение пользователей:

      Команда разрабатывает документацию, описывающую модели, их функционирование и принципы работы. Это важно для обеспечения прозрачности, понимания и доверия со стороны пользователей и других заинтересованных сторон. Также проводится обучение пользователей, которые будут взаимодействовать с моделями и использовать их результаты в своей работе.

      Цели:

      Обеспечить понимание и доверие к моделям со стороны пользователей

      Задачи:

      Разработать документацию, описывающую модели и их принципы работы

      Провести обучение пользователей, которые будут взаимодействовать с моделями

      Документы:

      Документация моделей, включающая технические детали, алгоритмы и примеры использования

      Материалы для обучения пользователей, такие как презентации, руководства и видеоуроки

      Этические аспекты и соответствие законодательству:

      Команда учитывает этические аспекты и требования законодательства в разработке и внедрении