Перечитываю материалы из мини-курса «Основы ML» от ProductDo. Рисую по ним конспекты, чтобы лучше запомнить.
Здесь получился алгоритм о принятии решения: разрабатывать ML-фичи в своем продукте или нет.
Конечно, это очень упрощенный подход, но для начала вполне себе походит.
И так, чтобы принять решение о начале работы над фичей с ML нужно ответить себе на три вопроса:
🤨 Можно ли для задачи описать алгоритм решения? Если да, то к ML лучше не обращаться. Лучше использовать классическую разработку фичи.
🧐 Задача «сложная»? Она включает в себя несколько разных типов ML-задач. Например, распознавание образов, распознавание текста и кластеризации. Домен хорошо известен команде разработки? А есть ли данные для обучения модели и легко ли их получить?
🎁 Есть ли готовые решения под нашу задачу? Можно использовать готовые модели и не разрабатывать самим. Если готовых решений нет, то есть ли бюджет, а также время и ресурсы, на их разработку?
На этом пока все 😬. А вы уже разратываете ML-фичи в своих системах?
Здесь получился алгоритм о принятии решения: разрабатывать ML-фичи в своем продукте или нет.
Конечно, это очень упрощенный подход, но для начала вполне себе походит.
И так, чтобы принять решение о начале работы над фичей с ML нужно ответить себе на три вопроса:
🤨 Можно ли для задачи описать алгоритм решения? Если да, то к ML лучше не обращаться. Лучше использовать классическую разработку фичи.
🧐 Задача «сложная»? Она включает в себя несколько разных типов ML-задач. Например, распознавание образов, распознавание текста и кластеризации. Домен хорошо известен команде разработки? А есть ли данные для обучения модели и легко ли их получить?
🎁 Есть ли готовые решения под нашу задачу? Можно использовать готовые модели и не разрабатывать самим. Если готовых решений нет, то есть ли бюджет, а также время и ресурсы, на их разработку?
На этом пока все 😬. А вы уже разратываете ML-фичи в своих системах?