Kto sa zaoberal nasadením do produkcie a aké boli metriky úspechu projektu?

Nasadenie do produkcie zvyčajne vykonáva tím DevOps alebo inžinieri pre vydanie, ale v ML projektoch často participujú aj dátoví vedci alebo ML inžinieri.

Metriky úspechu projektu závisia od cieľov, ale môžu zahŕňať:

• Kvalitu modelu: presnosť, úplnosť, F1 skóre na reálnych dátach.
• Čas odozvy služby.
• Stabilitu a spoľahlivosť prevádzky (uptime).
• Vplyv na obchodné ukazovatele: rast konverzie, zníženie nákladov, zlepšenie používateľského zážitku.
• Monitorovanie driftu modelu a včasná aktualizácia.

Napríklad, pri nasadení modelu odporúčaní bude úspechom nárast CTR a udržanie používateľov, pričom je dôležité sledovať, že model nezhoršuje výkon systému.