Тизер 13 серия

Большие данные и машинное обучение в офлайн-ретейле требуют точной математической постановки задачи — результат должен измеряться в конкретных цифрах. Для работы с данными под ML применяется архитектура Lakehouse: она объединяет свойства Data Warehouse и Data Lake в один продукт. Практический опыт внедрения таких решений помогает сократить время разработки за счёт учёта чужих ошибок и проблем, которые возникает при работе с данными в офлайн-бизнесе.

• Поставить задачу для ИИ математически точно, чтобы результат измерялся в конкретных цифрах
• Применить архитектуру Lakehouse, объединяющую свойства Data Warehouse и Data Lake
• Учесть практический опыт и ошибки внедрения ML-решений, чтобы сократить время разработки