Артем Селезнев
Big Data Analyst @ МегаФон
Держим тонус моделей в продуктиве
После первого запуска модели в продуктив, через какое время вы готовы повторить процесс переобучения модели, поиска лучшего решения и повторного запуска? Но данные пополняются и поведение пользователей меняется быстрее, чем вы дополняете модель. Стоит не забывать, что модель также подвержена смещению результатов и паданию качества, а этого не хочется. А значит, с этим надо бороться.
Я хотел бы поделиться своим «путем борьбы», который привел к результату – автоматического переобучения моделей. Я предлагаю Вам познакомится с процессом, который можно создать для своих моделей. С процессом, который позволит отслеживать поступление нужного количества данных, их изменяемость и запускать подпроцессы переобучения моделей. Подпроцессы – это обучение новой модели на основе новый данных и соревнование между моделями.
Предлагаю Вам погрузится в мир автоматического переобучения моделей.