Решение бизнес-задачи с помощью машинного обучения.

Выполнение первой итерации должно быть быстрым и грязным. Почему?

Решение бизнес-задачи с помощью машинного обучения — это итеративный процесс. Вы должны придумать свою первую итерацию как можно скорее.

💡 Это поможет быстро настроить конвейер данных, построение модели и конвейер мониторинга.

💡 Вся работа может выполняться командой параллельно.

💡 Позже, в будущих итерациях, вы можете сделать его более надежным и систематическим.

💡 Вы можете преодолеть разрыв между вами и пониманием клиента, показав этот прототип.

💡 Вы можете быстро учесть отзывы и переопределить стек технологий или подход на основе отзывов.

💡 Также вы сможете выяснить множество вопросов на ранней стадии проекта и уточнить их у стейкхолдеров.

💡 Поможет определить ваши онлайн и оффлайн метрики проекта.

💡 Вся команда будет иметь четкое представление об общей картине.

💡 У вас будет видимость для эксперта в предметной области, чтобы включить его / ее сейчас или позже.

💡 Это поможет вам понять, решаема ли эта проблема с помощью машинного обучения или нет.

💡 Этих данных достаточно или нужно больше? Для этого нет фиксированного правила, но есть несколько способов выяснить это.

💡 Вы можете оценить, сколько будет стоить каждый компонент при масштабировании системы.

🚀 ознакомьтесь со схемой машинного обучения в реальном мире.