Машинное обучение часто воспринимают как работу над моделью: есть данные, алгоритм, обучение и результат. В крупных компаниях основная сложность постепенно перемещается в другое место. Одни и те же данные приходится готовить для разных проектов, модели — регулярно переобучать, эксперименты — проверять, а найденные решения — переносить между командами.

На «ИТ-Пикнике» Сергей Кузнецов, руководитель разработки платформы рекомендаций и поиска MWS, показал на трех кейсах, почему в одних случаях лучше работатьиз этого вырастает с полноценнойая ML-платформа, а в других — выгоднее остановиться на уровне библиотеки.