
Человеческая сторона машинного обучения | 339
важных этапах разработки ML-систем, — например, в создании набора данных и
представлений для изучения проблем, требующих их участия.
«Универсальные» специалисты по обработке данных
Надеюсь, на материале этой книги я убедила вас в том, что применение ML в про-
изводственной сфере — это не только проблема собственно ML, но и проблема ее
инфраструктуры. Для выполнения MLOps нам нужны знания и опыт не только
в области ML, но также и в области развертывания, контейнеризации, оркестровки
заданий и управления рабочими процессами.
Чтобы иметь возможность использовать все эти знания и