Как часто нужно переобучать модель на практике

Вопрос «как часто нужно переобучать модель?» регулярно возникает почти в любой ML-команде. Одни модели обновляются несколько раз в день, другие могут работать месяцами без изменений. Единого правила здесь нет – всё зависит от того, как быстро меняются данные, насколько критична ошибка модели и во сколько обходится её переобучение. В этом видео Александр Дубейковский (ML Engineer в Авито, эксперт MLinside, ex-Яндекс) рассказывает, как на практике принимают решение о переобучении моделей. Поговорим о Data Drift и Concept Drift, разберём сигналы, за которыми следят команды в продакшене, и посмотрим, какие стратегии используют в разных ML-продуктах. В этом выпуске: • почему модели постепенно теряют актуальность; • как понять, что переобучение уже необходимо; • какие стратегии переобучения используют в индустрии; • почему слишком частое обновление модели тоже создаёт проблемы. Если вы хотите лучше понимать, как устроен жизненный цикл ML-модели после деплоя, этот выпуск поможет разобраться в одном из самых практических вопросов продакшен-машинного обучения. 🎓 31 августа стартует пятый поток курса «База ML». Курс подойдёт тем, кто хочет последовательно разобраться в машинном обучении: от Python, математики и классических алгоритмов до построения собственных моделей, ML System Design и применения AI-инструментов в реальных задачах. За время обучения вы выполните практические проекты и получите фундамент, на котором строится работа ML Engineer. 📌 Присоединяйтесь к сообществу...