Практика науки о данных и машинного обучения была широко принята большим количеством компаний как потенциальный источник преобразования бизнес-решений и решения сложных бизнес-проблем. Но когда дело доходит до развертывания моделей машинного обучения в производственной среде, для специалистов по анализу данных и инженеров по машинному обучению становится болезненной задачей автоматическая организация всего потока науки о данных, как при традиционном жизненном цикле и процессе разработки и..