ML-пайплайн как конечный автомат: подход к аудиту решений модели

Когда бизнес требует объяснить, почему модель сегодня одобрила заявку, а вчера отклонила почти такую же, записи одного предсказания уже недостаточно. Нужна полная картина: какие данные подавались, какая версия модели использовалась, в каком состоянии находился пайплайн. Автор предлагает рассматривать ML-пайплайн как конечный автомат — с явными состояниями и переходами.

В статье разбирается, как выстроить воспроизводимый процесс: фиксация входных данных, версионирование кода и модели, логирование всех промежуточных состояний. Это позволяет в любой момент восстановить историю принятия решения, проверить корректность и предоставить аудитору или бизнесу прозрачное обоснование. Подход ориентирован на production-системы, где важна не только точность, но и объяснимость.