Вводный курс

Самый первый урок без технического жаргона: чем модель отличается от обычной программы, что происходит внутри обучения, почему ответ модели это вероятность и чего машинное обучение принципиально не умеет.

Как отличить задачу, которую действительно стоит решать моделью, от той, где хватит нескольких правил или обычного отчёта — и почему ответ «модель не нужна» тоже профессиональный.

Карта подходов — предсказание, генерация, поиск по своим знаниям, рекомендация — и способ выбрать из них тот, который отвечает на вашу продуктовую задачу.

Четыре этажа измерений в ML-продукте и способ связать их в одну цепочку, чтобы улучшение метрики модели превращалось в результат для бизнеса, а не оставалось красивым числом.