Например, если использовать неверную причинно-следственную связь, то значимость будет, но формально это будет манипуляцией.
Пример из головы - потребление мороженого= f(стоимость установки кондиционера). И там и там сезонность (стандартная летняя). Скорее всего в таком случае оценки коэффициентов будут значимо отличаться от 0 (точнее формально- с заданной вероятностью у нас не будет оснований принять нулевую гипотезу- то есть гипотезу о том, что оценка коэффициента равно нулю)
Понятно. Просто имхо применимость MLops к разработке мне в последнее время все больше и больше кажется весьма спорной. А вот к деплою - совсем другой разговор.
По поводу интерактивного режима - и в чем тогда плюс в сравнении с SSH? Кроме дополнительного инструмента?
А что делать, когда модель требуется для онлайн-использования (кмк большинство MLOps имплементаций связаны именно с онлайн-процессами)?
Каковы дополнительные расходы ресурсов? Не получится ли что выигрыш получается только при +- крупных задачах? Тогда как при условно небольших проще 1 раз поднять машину и не тратить на это ресурсы.
Касаемо слова lieutenant.
Может стоит хотя бы иногда пользоваться словарем? www.merriam-webster.com/dictionary/lieutenant
Внезапно 2 возможных произношения.
Особенно смешно это читать от школы английского языка.
Условие Gini(PD)==Gini(Score) избыточно. Калибровочное преобразование сохраняет ранжирование. Если вы не вводите калибровочные веса естественно.
Например, если использовать неверную причинно-следственную связь, то значимость будет, но формально это будет манипуляцией.
Пример из головы - потребление мороженого= f(стоимость установки кондиционера). И там и там сезонность (стандартная летняя). Скорее всего в таком случае оценки коэффициентов будут значимо отличаться от 0 (точнее формально- с заданной вероятностью у нас не будет оснований принять нулевую гипотезу- то есть гипотезу о том, что оценка коэффициента равно нулю)
Понятно. Просто имхо применимость MLops к разработке мне в последнее время все больше и больше кажется весьма спорной. А вот к деплою - совсем другой разговор.
По поводу интерактивного режима - и в чем тогда плюс в сравнении с SSH? Кроме дополнительного инструмента?
Для батчевой обработки данных - возможно.
А что делать, когда модель требуется для онлайн-использования (кмк большинство MLOps имплементаций связаны именно с онлайн-процессами)?
Каковы дополнительные расходы ресурсов? Не получится ли что выигрыш получается только при +- крупных задачах? Тогда как при условно небольших проще 1 раз поднять машину и не тратить на это ресурсы.
платформа- Python?
В какую категорию вносить менеджера, который примерно половину времени пишет код?
Платформа- куда деваться Data Scientist?
Забыли еще линейку КПК от Nokia на Maemo.
Может стоит хотя бы иногда пользоваться словарем?
www.merriam-webster.com/dictionary/lieutenant
Внезапно 2 возможных произношения.
Особенно смешно это читать от школы английского языка.