← Программа
13. Данные: где на самом деле теряется ценность ML
⏱
17 минут — и этот блок закрыт
Premium
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: где на самом деле теряется ценность ML
Половина провалов ML — не в модели, а в данных: их нет, они грязные, лейблы противоречат друг другу. Думаешь только про метрики — упускаешь место, где теряется ценность. Этот урок про то, чем реально занят сильный ML-продакт.
Что ты сможешь после урока
- ✓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
Заберёшь с собой
Data Readiness Checklist