ML-диагностика задачи и данных

Во многих проектах есть данные и идея внедрения машинного обучения, но отсутствует чёткое понимание: решаема ли задача, какие метрики имеют смысл и какой подход даст результат.

Я провожу ML-диагностику задачи и данных, чтобы определить, стоит ли применять машинное обучение, в каком формате и с каким ожидаемым эффектом. Результат – понятный план действий без разработки модели и избыточных затрат.

Работа начинается с обсуждения цели и контекста задачи. Анализируется состав данных, их качество и ограничения. Выводы формулируются в прикладном виде, без избыточной теории.

В услугу входит:

– формализация задачи и целей
– анализ структуры и качества данных
– оценка применимости ML и возможных рисков
– выбор подходящих метрик и критериев оценки
– рекомендации по архитектуре и этапам реализации
– краткий отчёт с выводами и дальнейшими шагами

Подходит для подготовки к ML-проекту, принятия решения о целесообразности разработки и снижения рисков на старте.

Готов обсудить задачу и предложить оптимальный формат диагностики.

• Ключевые слова:
• python
• консалтинг
• машинное
• оценка
• обучение
• анализ
• прикладное
• данных
• scikit
• learn