Что важнее, сделать сложный проект или правильно его оформить

Многие считают, что хороший ML-проект – это сложная модель, десятки алгоритмов и высокий скор на Kaggle. Но на собеседовании такой проект может не вызвать ни одного вопроса. Гораздо важнее показать, что вы понимаете данные, умеете выбирать метрики, анализировать ошибки модели и строить воспроизводимый ML-пайплайн. Именно это отличает учебный ноутбук от проекта, который действительно работает как инженерное решение. В этом видео Александр Дубейковский (ML Engineer в Авито, эксперт MLinside, ex-Яндекс) рассказывает, каким должен быть сильный ML-проект и почему на собеседованиях оценивают далеко не только качество модели. Запишитесь на 5 поток курса «База ML» и начните изучать машинное обучение системно — от Python и математики до создания собственных ML-проектов и подготовки к работе в индустрии. Кому будет полезно это видео • Тем, кто собирает первое ML-портфолио и хочет понимать, какие проекты действительно производят впечатление на работодателей. • Студентам и начинающим ML Engineer или Data Scientist, которые готовятся к стажировкам и собеседованиям. • Всем, кто уже умеет обучать модели, но хочет научиться оформлять проекты так, чтобы они демонстрировали инженерное мышление, а не просто знание библиотек. Подробнее о программе: Присоединяйтесь к сообществу MLinside в Telegram: Таймкоды: 0:00 – введение 0:38 – про «сложный ML-проект» 1:47 – про кагловские сложные проекты 2:45 – про оформление ML-проектов 3:36 – что такое сильный ML-проект 4:30 – как модель живет после...