TG Telegram Group & Channel
Proglib.academy | IT-курсы | United States America (US)
Create: Update:

📂 Как правильно раскладывать ML-проект по папкам: структура, проверенная временем

Если у вас в проекте лежит model_final_v3.ipynb, train_data_last_really.csv и results_ок.xlsx — пора пересобраться.

ML — это не просто «написал и забыл». Это куча экспериментов, данных, логов, моделей, артефактов. И если всё в куче — ты сам себе враг.

➡️ Вот структура, которая спасёт от хаоса:

project/

├── data/ # входные данные (raw, processed)
│ ├── raw/
│ └── processed/

├── notebooks/ # Jupyter-ноутбуки для исследований

├── src/ # весь исполняемый код
│ ├── data/ # загрузка и подготовка данных
│ ├── features/ # генерация фичей
│ ├── models/ # обучение, валидация, предсказания
│ └── utils.py # вспомогательные функции

├── reports/ # графики, метрики, результаты
│ └── figures/

├── models/ # сохранённые модели (.pkl, .pt, .joblib)

├── config/ # yaml/json-конфиги для запуска

├── scripts/ # bash/python скрипты запуска пайплайнов

├── requirements.txt # зависимости
└── README.md # инструкция


🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст

📂 Как правильно раскладывать ML-проект по папкам: структура, проверенная временем

Если у вас в проекте лежит model_final_v3.ipynb, train_data_last_really.csv и results_ок.xlsx — пора пересобраться.

ML — это не просто «написал и забыл». Это куча экспериментов, данных, логов, моделей, артефактов. И если всё в куче — ты сам себе враг.

➡️ Вот структура, которая спасёт от хаоса:

project/

├── data/ # входные данные (raw, processed)
│ ├── raw/
│ └── processed/

├── notebooks/ # Jupyter-ноутбуки для исследований

├── src/ # весь исполняемый код
│ ├── data/ # загрузка и подготовка данных
│ ├── features/ # генерация фичей
│ ├── models/ # обучение, валидация, предсказания
│ └── utils.py # вспомогательные функции

├── reports/ # графики, метрики, результаты
│ └── figures/

├── models/ # сохранённые модели (.pkl, .pt, .joblib)

├── config/ # yaml/json-конфиги для запуска

├── scripts/ # bash/python скрипты запуска пайплайнов

├── requirements.txt # зависимости
└── README.md # инструкция


🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2👍1👾1


>>Click here to continue<<

Proglib.academy | IT-курсы




Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)