[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-baseline-model::ru":3,"gloss-cluster-baseline-model::ru":26,"gloss-next-baseline-model::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"baseline-model","mlops","Базовая модель (baseline)","Базовая модель — это простейшее, что могло бы работать: её строят первой и держат как точку отсчёта, которую обязана превзойти любая последующая модель. Обычно это вообще не модель в интересном смысле слова: всегда предсказывать самый частый класс, всегда предсказывать предыдущее значение, десяток правил по ключевым словам или обычный поиск по тем же данным. Смысл её постройки в том, что оценка сама по себе ничего не значит. Девяносто четыре процента точности звучат как результат ровно до тех пор, пока базовая модель, всегда отвечающая нет, не наберёт девяносто три: в этот момент реальный вклад модели равен одному пункту, и интересным становится вопрос, стоит ли этот пункт стоимости эксплуатации, мониторинга и объяснения. Базовая модель делает видимым и более дешёвое решение. В удивительно большом числе задач правило добирает почти всё достижимое качество, а оставшийся зазор закрывается тем, что маленькая команда не сможет поддерживать. Знать это в начале — значит строить другое; узнать это через месяцы, вложенные в систему, от которой уже никто не хочет отказываться, гораздо тяжелее. Базовая модель полезна и как измерительный прибор. Модель, не сумевшая её обойти, обычно указывает на проблему в данных или в постановке задачи, а не на слабый алгоритм, и такой провал — более быстрый диагноз, чем подбор гиперпараметров. Оставленная в оценочном стенде и считаемая на каждом прогоне, базовая модель ловит и тихие поломки: если падают обе, сдвинулся конвейер данных, а если падает только базовая, изменился оценочный набор. Записывайте её результат рядом с каждым отчётным числом: число без точки отсчёта не сможет оценить никто, кто прочтёт его позже.","Базовая модель — простейшее решение, оставленное как точка отсчёта для настоящей модели: самый быстрый способ отличить оценку от результата.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"champion-challenger","Чемпион–претендент (A\u002FB-тестирование моделей)",{"slug":15,"name":16},"class-imbalance","Дисбаланс классов",{"slug":18,"name":19},"eval-harness","Испытательный стенд оценки (Eval Harness)",{"slug":21,"name":22},"precision-and-recall","Точность и полнота",{"slug":24,"name":25},"train-test-split","Разделение на обучение и тест",[27,31,35,38,40,41,44,47,50,53,54,57],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"annotation-guidelines","Инструкции по разметке","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"batch-inference","Батч-инференс","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":34},"canary-prompt","Канареечный промпт",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":39},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":15,"category":5,"name":16,"updated_at":34},{"slug":42,"category":5,"name":43,"updated_at":34},"continuous-batching","Continuous Batching (непрерывная пакетная обработка)",{"slug":45,"category":5,"name":46,"updated_at":34},"cross-validation","Перекрёстная проверка",{"slug":48,"category":5,"name":49,"updated_at":34},"data-labeling","Разметка данных",{"slug":51,"category":5,"name":52,"updated_at":39},"drift-detection","Обнаружение дрейфа (Drift Detection)",{"slug":18,"category":5,"name":19,"updated_at":39},{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":39},"experiment-tracking","Трекинг экспериментов (Experiment Tracking)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":34},"explainability","Объяснимость"]