DS_INTERVIEW_LIB Telegram 1144
💱 Что делать, если основной бизнес-метрик не совпадает со стандартными ML-метриками, из-за чего модель в проде кажется «недоработанной»

Частая ошибка — оптимизировать модель по ML-метрикам (AUC, accuracy) на этапе разработки, а в продакшене обнаружить, что реальный успех измеряется бизнес-KPI (конверсия, доход, удержание пользователей). В итоге модель может показывать отличные офлайн-результаты, но не влиять на бизнес.

Как решать:
С самого начала синхронизировать ML-метрики с бизнес-целями.
Если бизнес-метрика сложная, разложить её на проксими-триггеры, которые можно оптимизировать офлайн.
Проверять корреляцию ML-метрик с бизнес-результатами через A/B-тесты.
Учитывать внешние факторы: маркетинговые кампании, сезонность, изменения интерфейса — они могут «перекрывать» эффект модели.

Если хочется научиться строить ML-модели так, чтобы они работали не только «в тетрадке», но и в бизнесе:
AI-агенты для DS-специалистов
ML для старта в Data Science

🐸 Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2



tgoop.com/ds_interview_lib/1144
Create:
Last Update:

💱 Что делать, если основной бизнес-метрик не совпадает со стандартными ML-метриками, из-за чего модель в проде кажется «недоработанной»

Частая ошибка — оптимизировать модель по ML-метрикам (AUC, accuracy) на этапе разработки, а в продакшене обнаружить, что реальный успех измеряется бизнес-KPI (конверсия, доход, удержание пользователей). В итоге модель может показывать отличные офлайн-результаты, но не влиять на бизнес.

Как решать:
С самого начала синхронизировать ML-метрики с бизнес-целями.
Если бизнес-метрика сложная, разложить её на проксими-триггеры, которые можно оптимизировать офлайн.
Проверять корреляцию ML-метрик с бизнес-результатами через A/B-тесты.
Учитывать внешние факторы: маркетинговые кампании, сезонность, изменения интерфейса — они могут «перекрывать» эффект модели.

Если хочется научиться строить ML-модели так, чтобы они работали не только «в тетрадке», но и в бизнесе:
AI-агенты для DS-специалистов
ML для старта в Data Science

🐸 Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/1144

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Select “New Channel” The group’s featured image is of a Pepe frog yelling, often referred to as the “REEEEEEE” meme. Pepe the Frog was created back in 2005 by Matt Furie and has since become an internet symbol for meme culture and “degen” culture. End-to-end encryption is an important feature in messaging, as it's the first step in protecting users from surveillance. Clear “Hey degen, are you stressed? Just let it all out,” he wrote, along with a link to join the group.
from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM American