От эксперимента до production
Управление жизненным циклом ML-моделей и их внедрение в бизнес
Вызов
Модели нужно было не только обучать, но и доводить до реального применения. Внедрение ML в бизнес-процессы шло тяжело: версии моделей контролировались вручную, путь от эксперимента до production был непредсказуемым, а оценить бизнес-эффект инициатив было сложно.
Архитектура и ключевые решения
Мы выстроили жизненный цикл модели — от идеи и эксперимента до эксплуатации и анализа бизнес-эффекта.
MLflow Ecosystem
Внедрили MLflow для автоматизации экспериментов, хранения артефактов, отслеживания качества моделей и управления версиями.
Рекомендательные системы
Data Scientists обучают и выводят в эксплуатацию рекомендательные модели — для персонализации клиентского опыта в продуктовых сценариях.
Продуктовая аналитика
Data Analysts используют платформу для проверки гипотез и расчёта экономической эффективности инициатив.
Было / Стало
Рекомендательные системы повысили качество персонализации клиентского опыта и положительно повлияли на продажи, а аналитики получили инструменты для более точной оценки бизнес-гипотез и финансовых результатов.