Я работал над производственным искусственным интеллектом. Вот чему меня не научила модель: уроки построения PredictSphere

Чему PredictSphere научила меня об оркестровке, качестве данных, адаптивном обучении и разработке надежных систем прогнозирования. Первое, что я узнал, работая над PredictSphere, механизмом оркестровки прогнозного интеллекта, это то, что построение прогнозирующей модели и построение надежной прогнозирующей системы — это две совершенно разные инженерные задачи. Модель может хорошо работать во время оценки и по-прежнему испытывать трудности, когда сталкивается с противоречивыми данными, изменяющимися бизнес-условиями, противоречивыми прогнозами или рабочим процессом, который никогда не был представлен в ее среде обучения. Система также может выдавать технически обоснованные прогнозы, которые трудно объяснить, дорого выполнять или невозможно использовать в течение времени, доступного для принятия решения. Эти проблемы редко касаются только модели. Они возникают в результате взаимодействия между конвейерами данных, выполнением модели, оркестровкой, проверкой, обратной связью и людьми, которые, как ожидается, будут действовать в соответствии с результатами. PredictSphere дал мне практический способ подумать об этих проблемах. Его архитектурное направление заключалось в координации рабочих процессов прогнозирования, поддержке адаптивного обучения, объединении результатов различных моделей,