Несмотря на преимущества машинного обучения, эффективно использовать ML-модели сложно. Данные, на которых они строятся, устаревают, бизнес-цели могут меняться, а при совместной работе технических и бизнес-команд может возникать недопонимание. Раньше такая же проблема возникала при разработке ПО, и ее решили с помощью DevOps-подхода (Development…