ML‑пайплайн как конечный автомат: от данных до аудита решений

Когда бизнес просит объяснить, почему модель вчера одобрила заявку, а сегодня отклонила похожую, одной записи с предсказанием уже недостаточно.
В статье разберём, как выстроить воспроизводимый ML‑пайплайн с контролем данных, версий и состояний, чтобы решения модели можно было восстановить, проверить и обосновать.
Разобрать пайплайн
Это отрывок статьи. Полную версию читайте на сайте источника по ссылке ниже.
Источник: Habr