Что происходит с ML-моделью через 3 месяца после релиза

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» Вы выкатили модель в продакшен, ничего не меняли в коде, а метрики начали падать. Почему так происходит?  В этом видео, Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) разбирает, что на самом деле случается с ML-моделью после релиза: data drift, concept drift, фидбэк-луп, инфраструктурные сбои и скрытые проблемы фичер-пайплайна.  Поговорим о том, как модель начинает влиять на данные, почему деградация, это нормальное состояние продакшена и какие сигналы показывают, что пора запускать переобучение.  Если хотите научиться строить устойчивые ML-системы, это видео вам поможет. Видео будет полезно: — ML-инженерам и Data Scientist’ам, которые работают или планируют работать с моделями в продакшене. — Тем, кто сталкивается с необъяснимой деградацией метрик после релиза. — Специалистам, отвечающим за мониторинг, MLOps и устойчивость ML-систем. — Тем, кто хочет перейти от «обучил модель в ноутбуке» к пониманию реальной индустриальной эксплуатации. Наш курс «База ML» помогает войти в индустрию, получить реальный проект в портфолио и подготовиться к первому собеседованию. #ML2026 Если вам понравилось видео – поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь выходят честные видео о рынке IT, карьере в ML и машинном обучении без лишней воды. 0:00 – Введение 0:20 – Что происходит после деплоя 0:44 – Одна из самых частых причин деградации 0:55...