Всем привет! Эта статья - обобщение моего опыта 30+ проектов, связанных с обработкой данных и машинным обучением. Здесь не будет теории про управление рисками и общего перечня проектных рисков. Я перечислил только наиболее частые “грабли” именно из data-специфики, с которыми приходилось сталкиваться за последние 7 лет. Надеюсь, что эта статья поможет менеджеру проекта или менеджеру продукта сохранить свой цвет волос, ценное время команды и удовлетворенность заказчиков. Риски я разделил на три группы:
-
риски моделей машинного обучения,
-
риски источников данных,
-
риски пользовательских данных.
