Ответ
На моих предыдущих проектах в области машинного обучения я сталкивался с несколькими проблемами, которые снижали эффективность работы.
1. Недостаточное качество данных: Часто приходилось работать с малыми выборками или плохо размеченными данными, что ограничивало возможности построения надежных моделей. Например, для задачи классификации изображений датасет мог содержать всего несколько сотен примеров на класс, что явно недостаточно для обучения глубокой нейронной сети.
2. Размытые цели и метрики: Вместо четких, измеримых KPI (например, "достичь F1-score > 0.85 на hold-out тесте") ставились абстрактные задачи вроде "сделать модель умнее" или "улучшить точность". Это затрудняло оценку успеха и приоритизацию усилий.
3. Нереалистичные ожидания от ML: Иногда от машинного обучения ожидали "волшебства" без понимания необходимости качественных данных, feature engineering и итеративного процесса экспериментов. Например, была попытка сразу решить сложную задачу прогнозирования временных рядов, пропустив этапы анализа и очистки данных.
4. Неэффективные процессы: Большое количество совещаний, которые не заканчивались конкретными action items или решениями, отнимало время от непосредственной работы над кодом и экспериментами.