← Программа
13. Данные: где на самом деле теряется ценность ML
⏱
18 минут — и этот блок закрыт
Premium
Откуда берутся обучающие данные и эталонные ответы, что проверять в их качестве, как устроена разметка как процесс и что делать, когда размеченных примеров мало.
Чему научишься
- ✓Понимать, откуда берутся обучающие данные и эталонные ответы
- ✓Оценивать качество и достаточность данных
- ✓Организовывать разметку: инструкции, согласованность, стоимость
- ✓Знать рычаги на случай, когда размеченных примеров мало
🔒 Premium
13. Данные: где на самом деле теряется ценность ML
Половина провалов ML происходит не в модели, а в данных: их нет, они грязные, разметка противоречит сама себе. Продакт, который смотрит только на метрики, проскакивает мимо места, где ценность и создаётся, и теряется.
Что ты сможешь после урока
- ✓Понимать, откуда берутся обучающие данные и эталонные ответы
- ✓Оценивать качество и достаточность данных
- ✓Организовывать разметку: инструкции, согласованность, стоимость
- ✓Знать рычаги на случай, когда размеченных примеров мало
Заберёшь с собой
Data Readiness Checklist