Есть ли сопутствующие издержки у ML

ML-модели действительно имеют несколько типов сопутствующих издержек:

1. Вычислительные затраты – обучение и инференс требуют мощных ресурсов (GPU/TPU), особенно для больших моделей. Например, обучение GPT-3 оценивалось в миллионы долларов.

2. Поддержка инфраструктуры – нужны системы мониторинга, CI/CD для моделей, A/B-тестирование. Пример кода для мониторинга дрейфа данных:

from alibi_detect import KSDrift
drift_detector = KSDrift(X_train, p_val=0.05)
drift = drift_detector.predict(X_new)

3. Кадровые затраты – нужны ML-инженеры, дата-сайентисты, иногда отдельные DevOps для ML.

4. Этические/юридические риски – возможные байасы в данных, проблемы с GDPR при обработке персональных данных.

5. Технический долг – модели требуют постоянного обновления из-за изменения данных (концептуальный дрейф).