Устранение неполадок машинного обучения сегодня слишком сложно (но так быть не должно) Поскольку специалисты по машинному обучению внедряют в производство все больше моделей, ставки на производительность моделей выше, чем когда-либо, а ошибки обходятся дороже. Часть первая: от отсутствия мониторинга к мониторингу Перефразируя распространенную мудрость, если модель машинного обучения работает в производственной среде и никто не жалуется, означает ли это, что модель идеальна? К..