
ГЛАВА 7
Развертывание модели
и совершенствование
ее сервиса прогнозирования
В главах с 4 по 6 мы обсудили вопросы создания ML-модели, начиная с формиро-
вания обучающих данных, конструирования признаков и разработки собственно
модели и заканчивая подбором метрик для ее оценки. Комбинация этих вопросов
создает логику модели — набор инструкций по переходу от сырых данных к ML-
модели (рис. 7.1). Следование этой логике требует не только знаний в ML, но и
опыта в предметной области. Во многих компаниях эту часть работы выполняют
команды ML-инженеров или специалистов по обработке данных.
Рис. 7.1. Разные ...