Базовая структура ML: задачи, pipeline, метрики и функции потерь // Курс «ML System Design»

Высокая точность модели ещё не означает, что она решает нужную задачу. Ошибка может появиться гораздо раньше — при выборе постановки, метрики или функции потерь. 6 августа в 20:00 на открытом уроке курса «ML System Design» разберёте базовую структуру ML-системы. Увидите, как связаны тип задачи, подготовка данных, обучение и оценка модели. Поймёте, почему метрику нужно выбирать с учётом бизнес-цели и какую роль в обучении играет функция потерь. После занятия у вас будет цельная схема работы — от определения задачи до интерпретации результата. Вы сможете осознаннее выбирать подход к обучению, оценивать качество модели и не путать метрики с функциями потерь. «ML System Design» - https://otus.pw/EBfL/ Преподаватель: Михаил Лебедев - Tech Lead DS Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/XR4w/ Следите за новостями проекта: → Хабр: https://otus.pw/S0nM/ → Макс: https://otus.pw/wVga/