Data Science и ML: хайп или универсальное решение для бизнеса?

Пилот ML-модели — один из безопасных способов проверить гипотезу, не инвестируя в крупный запуск. Но как увидеть реальный эффект еще до продакшена? И все ли успешные модели нужно масштабировать?

Зачем бизнесу ML-платформы? Как компания может сократить расходы с помощью нейросетей? И как в этом деле поможет команда MLOps?

Кто же они такие — тестировщики? Разобрали мифы о тестировании, поделились забавными случаями из профессионального опыта и даже обсудили Кривую Боэма.