Перемещаясь из уютного мира DevOps в загадочные джунгли машинного обучения (ML), у многих из нас крышу сносит моментально. Просто представьте: привычные Git-воркфлоу будто перестают работать. Вместо управления версией кода, тебе теперь надо мириться с гигантскими обложками данных. Развертывание с blue-green стратегией? Звучит легко, но не тогда, когда модели начинают «дрейфовать», как неустойчивые кораблики, покоряющие новые воды данных.
Недавняя статья открыла мне глаза на всё это дело. Оказывается, простого прогона тестов для контроля не хватит. Теперь надо следить за точностью модели, выявлять так называемые "алгоритмические косяки" и устранять незаметные изменения в данных, способные подорвать её работу — это и есть тот самый "дрейф данных". 🤯
С такого ракурса, традиционная автоматизация бизнес процессов компании — это почти как отдых на пляже. Но зато какая перспектива внедренияИИвбизнес!
И тут вопрос, задам вам, практики DevOps: как вы адаптируете свои подходы под замысловатые проекты машинного обучения? Давайте обсудим в комментах!
Больше подобного контента в моем блоге: https://www.linkedin.com/in/dmitrii-diakonov-80002067/
#автоматизациябизнеса #ИИвбизнес #машиннообучение
