Введение
Введение
В отличие от классического программного обеспечения, архитектура систем машинного обучения (ML) включает в себя не только логику приложения, но и сложные конвейеры обработки данных, динамические зависимости и специфические требования к воспроизводимости моделей. Основная сложность при переходе из стадии экспериментов в продакшен заключается в «скрытом техническом долге»: несоответствии признаков (features)