Machine Learning · Czym jest ML i mentalny model
Przepływ projektu ML — od problemu do wdrożenia
Czym jest ML i mentalny model
Wprowadzenie
Profesjonalny projekt ML to nie "wytrenuj model i gotowe", lecz cykl: problem framing → data collection → EDA i cleaning → feature engineering → wybór modelu → trening i tuning → ewaluacja na hold-out → deployment → monitoring i retraining. Lekcja porządkuje etapy, identyfikuje typowe pułapki (data leakage, niewłaściwy baseline, model-centric mindset zamiast data-centric) i wprowadza pojęcia MLOps: pipeline, feature store, model registry, drift, shadow deployment, A/B test.