Platform Bukan Tujuan Akhir: Kapan Menyatukan Pengembangan ML dan Kapan Berhenti, Dibahas di 'IT Picnic'

Sergey Kuznetsov dari MWS (bagian dari MTS) membahas evolusi pengembangan ML, mencatat bahwa seiring pertumbuhan tim, mereka mengumpulkan praktik-praktik yang dapat diubah menjadi perpustakaan dan kemudian platform. Ia memaparkan tiga kasus: pertama, menyatukan sekitar sepuluh sistem rekomendasi menjadi satu platform, yang menstandarkan format data, eksperimen, dan pipeline; kedua, menggunakan platform untuk model penilaian guna mengotomatisasi persiapan data dan pelatihan, yang seiring waktu mengumpulkan ribuan fitur terverifikasi; ketiga, upaya gagal untuk menciptakan platform penetapan harga dinamis universal, yang dianggap terlalu mahal dibandingkan mengembangkan solusi khusus untuk klien besar. Ia menekankan bahwa platformisasi membawa risiko dan biaya, dan hanya layak dilakukan ketika proses yang sama diulang secara sering. Aset yang paling berharga bukanlah model spesifik, yang berubah dengan cepat, melainkan infrastruktur, alat, dan antarmuka yang bertahan.