1. Какие этапы включает жизненный цикл модели машинного обучения при переходе от обучения к промышленному применению?

2. Чем отличаются пакетное и онлайн-прогнозирование и в каких случаях применяется каждый из этих режимов?

3. Какие сведения необходимо сохранять для обеспечения воспроизводимости модели и почему важно версионирование артефактов?

4. Чем отличается дрейф данных от дрейфа концепции и как эти изменения могут влиять на работу модели?

5. Какие технические показатели и характеристики модели необходимо контролировать после внедрения и при каких условиях следует проводить повторное обучение?