Архітектурні ризики систем машинного навчання в аналітичних застосуваннях - Лобода, Юлія Геннадіївна; Лобода, Ю. Г.; Loboda, Yuliia H. (Одеса : Фенікс, 2026)
Архітектурні ризики ML-систем в аналітичних застосуваннях не зводяться лише до неточності моделі або нестабільності даних. Вони мають багаторівневий характер і охоплюють технічні, інфраструктурні, безпекові та соціотехнічні аспекти. Їх систематизація створює основу для проєктування більш стійких, безпечних і надійних аналітичних платформ, здатних зберігати якість результатів у реальних умовах змінних даних і складної інфраструктури
Лобода Ю. Г. Архітектурні ризики систем машинного навчання в аналітичних застосуваннях. Соціально-політична та правова система України в цифрову епоху: сучасні виклики : матеріали Міжнар. наук.-практ. конф. (м. Одеса, 22 квіт. 2026 р.) / за заг. ред. С. Ківалова ; НУ «Одес. юрид. академія». Одеса : Фенікс, 2026. Т. 2. С. 478-481. URL: https://doi.org/10.32837/11300.33364
Keywords: машинне навчання; архітектурні ризики; стабільність ML-систем; аналітичні застосування; управління ризиками; конвеєри даних; machine learning; architectural risks; ML system stability; analytical applications; risk management; data pipeline