Можете рассказать о выбранной архитектуре системы, в которой использовался машинное обучение при реализации проекта?

В одном из проектов с использованием машинного обучения я применял архитектуру микросервисов, где каждый сервис отвечал за отдельный этап обработки данных и обучения модели.

Основные компоненты архитектуры:

• Сервис сбора и предобработки данных: собирал данные из разных источников, очищал и нормализовал их.
• Сервис обучения модели: запускал обучение модели на подготовленных данных, используя библиотеки как TensorFlow или scikit-learn.
• Сервис инференса: предоставлял API для получения предсказаний от обученной модели.
• Мониторинг и логирование: отслеживал качество модели и производительность сервисов.

Такой подход позволял масштабировать каждый компонент независимо, быстро обновлять модели и интегрировать ML в общую систему.

Пример упрощенной схемы:

[Data Collection] -> [Preprocessing] -> [Model Training] -> [Inference API]

Для реализации использовались Docker-контейнеры и оркестрация с помощью Kubernetes, что обеспечивало надежность и гибкость развертывания.