#модельный_риск — Public Fediverse posts

Раскрываем тайны: как мы контролируем работу ML-моделей

Привет, Хабр! На связи команда ad-hoc аналитики и модельного риска X5 Tech. В прошлой статье про модельный риск мы познакомились с концепцией risk-management’а для моделей машинного обучения в корпорации и оценили, какую пользу может принести модельный риск как для команд-разработчиков и аналитиков, так и для компании в целом. В этой статье мы продолжим тему модельного риска, раскроем чуть больше секретов о том, как это устроено в X5 Tech и обсудим некоторые технические аспекты реализации подобной системы.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/812995/

#Модельный_риск #машинное_обучение #искусственный_интеллект #risk_management #retail #itкомпании #x5retailgroup #mlмодель #adhoc

Модельный риск: как увеличить эффективность работы ML моделей в большой компании

Привет, Хабр! В этой статье мы – Святослав Орешин и Александр Сахнов – попытались разобрать достаточно специфичную для классического Data Science и критически важную для бизнеса тему – модельный риск или risk management для машинного обучения. Под катом говорим о том, как можно сделать машинное обучение в компании более эффективным, какие бывают риски у ML моделей и как на них реагировать, а также делимся своим опытом, как мы построили систему по модельному риску в X5 Tech – компании с сотнями ML моделей в production. В современных компаниях машинное обучение используется повсеместно – начиная от предсказания ключевых для бизнеса показателей, до голосовых помощников на основе языковых моделей. При разработке и обучении новой модели обычно основное внимание уделяется данным, метриками, архитектуре и решаемой задачи, и только в редких случаях команда задумывается о поддержке и управлении моделями в будущем.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/775424/

#Машинное_обучение #искусственный_интеллект #risk_management #инфраструктура #data_science #machine_learning #artificial_intelligence #Модельный_Риск #x5_tech #ритейл