Прождав неделю, Аркадий решил пообщаться с выпускником IT-факультета Максимом. Из его специфической профессиональной речи Аркадий понял, что пожелания фирмы можно реализовать несколько иным способом, но для этого нужно на первом этапе привести в порядок базу и соблюсти общие правила сбора данных, а далее – посчитать прирост прокси-метрики, затраты на внедрение и можно приступать к реализации. Помогите Аркадию разобраться, что же все-таки нужно делать и какую технологию целесообразно внедрить.Какие пункты в алгоритме внедрения машинного обучения пропустил Максим в своем рассказе? Что такое прокси-метрика?

Максим пропустил следующие пункты в алгоритме внедрения машинного обучения:

1. Определение бизнес-задачи, которую необходимо решить с помощью машинного обучения.
2. Сбор и подготовка данных для обучения модели.
3. Выбор подходящего алгоритма машинного обучения и обучение модели.
4. Оценка качества модели и ее оптимизация.
5. Тестирование и внедрение модели в рабочий процесс.

Прокси-метрика - это показатель, который используется для оценки эффективности модели машинного обучения. Она может быть как промежуточным показателем в процессе обучения модели, так и конечным показателем, который позволяет оценить достигнутый результат. Например, прокси-метрика может быть метрикой точности или показателем F1-score в задачах классификации.