04·Cykl życia projektu ML: dane → trening → ewaluacja → wdrożenie

Wprowadzenie

Wbrew pozorom trening modelu to tylko 20% pracy w projekcie ML. Reszta to: zdobywanie i czyszczenie danych, sprawdzanie czy model nie przekłamuje, deploy na produkcję, monitorowanie czy nie psuje się w czasie. W tej lekcji poznasz cały cykl życia projektu ML — od pomysłu do działającego systemu w rękach użytkowników. To wiedza, której brakuje większości "kursów AI" skupiających się tylko na samym treningu, a która decyduje o tym, czy projekt rzeczywiście dostarczy wartość, czy trafi na półkę.