Платформа не самоцель: когда объединять ML-разработку и когда остановиться, обсудили на «IT Picnic»
На конференции «IT Picnic» Сергей Кузнецов, руководитель разработки рекомендательной и поисковой платформы MWS, поделился мыслями о том, когда стоит строить полноценную ML-платформу, а когда ограничиться уровнем библиотеки. Он проиллюстрировал это тремя кейсами: унификация рекомендательных систем, скоринговых моделей и динамического ценообразования. Главный вывод: платформу следует строить только в том случае, если она оправдывает свои затраты за счет повторяющихся задач.
Сергей Кузнецов из MWS (входит в группу МТС) рассказал об эволюции разработки ML-решений, отметив, что по мере роста команд они накапливают практики, которые можно превращать в библиотеки, а затем в платформы. Он представил три кейса: во-первых, объединение примерно десяти рекомендательных систем в единую платформу, что стандартизировало форматы данных, эксперименты и конвейеры; во-вторых,
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ML —
оригинал