← Программа
5. System Design: почему тест работает, а прод нет
⏱
16 минут — и этот блок закрыт
Premium
Архитектура ML-фичи: data sources, ETL, feature store, обучение, инференс (batch vs realtime), мониторинг, переобучение.
Чему научишься
- ✓Читать и собирать архитектуру classic-ML фичи
- ✓Различать batch и real-time инференс
- ✓Понимать роль feature store и мониторинга
🔒 Premium
5. System Design: почему тест работает, а прод нет
«Работало в тесте — сломалось в проде». Не знаешь, что такое train/serving skew и feature store — не прочитаешь архитектуру фичи и не задашь правильный вопрос MLE. Этот урок собирает всю картину ML-системы целиком.
Что ты сможешь после урока
- ✓Читать и собирать архитектуру classic-ML фичи
- ✓Различать batch и real-time инференс
- ✓Понимать роль feature store и мониторинга
Заберёшь с собой
System Design диаграмма (classic ML)