Видео: LIVE: карьера в data science и бизнес-аналитике. Отвечаю на накопившиеся вопросы | #OfficeHours #9 2024
Чтобы обеспечить успешное развертывание модели прогнозирования, которую вы строите, вы будете нужно подумать о развертывании очень рано. У заинтересованных сторон бизнеса должно быть мнение о том, как выглядит окончательная модель. Таким образом, в начале проекта убедитесь, что ваша команда обсуждает требуемую точность предполагаемой модели и как лучше всего интерпретировать ее результаты.
Моделисты данных должны понимать бизнес-цели, которые пытается достичь модель, и все члены команды должны быть знакомы с метрикой, против которой будет оцениваться модель. Идея состоит в том, чтобы убедиться, что все находятся на одной странице, работают над достижением одних и тех же целей и используют одни и те же показатели для оценки преимуществ модели.
Имейте в виду, что операционная среда модели скорее всего будет отличаться от среды разработки. Различия могут быть значительными, начиная с аппаратных и программных конфигураций, с характером данных, вплоть до самой модели самой модели. Моделисты должны знать все требования, необходимые для успешного развертывания в производстве, прежде чем они смогут построить модель, которая будет фактически работать на производственных системах. Ограничения реализации могут стать препятствиями, которые возникают между моделью и ее развертыванием.
Понимание ограничений вашей модели также имеет решающее значение для обеспечения ее успеха. Обратите особое внимание на эти типичные ограничения:
- Время, которое модель принимает для запуска
- Данные, которые требуется модели; источники, типы и объем
- Платформа, на которой находится модель
В идеале, модель имеет более высокую вероятность развертывания, когда
- Она обнаруживает некоторые шаблоны в ранее неизвестных данных.
- Это может быть легко истолковано для заинтересованных сторон бизнеса.
- Недавно обнаруженные шаблоны действительно имеют смысл по существу и предлагают операционное преимущество.
