← Программа
13. Данные, разметка и качество
26 минintermediatePremium
Половина работы ML-продакта — это данные: откуда брать лейблы, как мерить качество, как организовать разметку и не утонуть в costs.
Чему научишься
- ✓Понимать, откуда берутся обучающие данные и лейблы
- ✓Оценивать качество и достаточность данных (data readiness)
- ✓Организовывать разметку: guidelines, согласованность, стоимость
- ✓Знать weak supervision, active learning, синтетику как рычаги
🔒 Premium
13. Данные, разметка и качество
Половина работы ML-продакта — это данные: откуда брать лейблы, как мерить качество, как организовать разметку и не утонуть в costs.
Чему научишься
- •Понимать, откуда берутся обучающие данные и лейблы
- •Оценивать качество и достаточность данных (data readiness)
- •Организовывать разметку: guidelines, согласованность, стоимость
- •Знать weak supervision, active learning, синтетику как рычаги
Артефакты после урока
Data Readiness Checklist
Этот материал входит в Premium. Внутри: разбор метрик, продуктовые ошибки, system design и практический кейс в тренажёре.
Открыть Premium