Когда компания запускает модели машинного обучения в продакшн, главная сложность начинается не на этапе обучения, а после него. Данные меняются, бизнес‑процессы тоже, а качество прогнозов постепенно проседает. Поэтому нужна система, которая не просто разворачивает модели, но и регулярно обновляет их, контролирует метрики и помогает быстро реагировать на деградацию. В этой статье разберём, как выстроить практичный процесс для работы с моделями в реальном бизнесе: от подготовки данных и автоматизации обучения до мониторинга качества, переобучения и контроля рисков. Покажем, какие компоненты нужны, как связать их в единую цепочку и где чаще всего компании теряют деньги из‑за отсутствия зрелого процесса. Зачем бизнесу нужен управляемый цикл ML-моделей Модель в лаборатории и модель в рабочей системе — это разные сущности. В тестовой среде всё выглядит стабильно: данные чистые, разметка свежая, метрики хорошие. Но в реальности появляются сезонность, новые сегменты клиентов, изменени... https://blog.bmlabs.ru/?p=534
