Еще на этапе создания модели следует проделать работу направленную на замедление ее устаревания.

Реализацию процесса работы с устареванием моделей в ML можно разделить на 4 шага.

В этой части мы с вами узнаем как создать надежную и долговечную модель, а также получить много полезной информации, которая поможет нам бороться с устареванием в будущем.

Мы пройдем полный путь создания модели и работы над замедлением ее устаревания.

Под устареванием моделей понимается их постепенная потеря точности из-за изменения данных, на которых они были обучены. Если проще: модель начинает хуже предсказывать. 

Реализацию процесса работы с устареванием моделей в ML можно разделить на 4 шага.

В этой части мы начнем с первого и самого важного шага – понимание устаревания в ML-моделях.

Мы выясним, что такое устаревание моделей на практике, и определим, в каких случаях эта проблема требует внимания, а в каких нет.

Представьте, что вам нужно быстро сравнить распределения зарплат сотрудников разных отделов или оценить разброс результатов эксперимента. В таких ситуациях отличным выбором будет boxplot, он же “ящик с усами” – эффективный инструмент для выявления ключевых характеристик распределения, позволяющий быстро оценить медиану, разброс данных и обнаружить выбросы.

В этой статье мы подробно разберем, что такое boxplot и почему его называют “ящиком с усами”.

В этой статье я выскажу свою точку зрения о том, что из себя представляют категориальные признаки. Расскажу про способы работы с ними, которыми пользуюсь сам как антифрод-аналитик в Каруне.