Я выбрал разработку backend части. Когда я начинал формировать обучение модели, я сразу понял, что важным шагом является создание и настройка backend части. Backend отвечает за обработку данных, взаимодействие с базой данных, управление запросами от клиентов и другими аспектами, необходимыми для функционирования сервиса обучения модели. После того, как backend часть была разработана и работала исправно, я перешел к формированию решения и обучению модели. Для этого я использовал DAG (Direct Acyclic Graph), который позволяет организовать последовательность операций в виде графа без циклов. DAG был настроен на запуск по триггеру (событию) с помощью Apache Airflow. Это позволяло мне автоматизировать процесс обучения модели и управлять его запуском и расписанием. Процесс формирования решения и обучения модели не включает сбор и обработку данных с помощью data recovery. Data recovery (восстановление данных) обычно применяется в случае потери или повреждения данных, а не в процессе формирования решения и обучения модели. Также процесс формирования решения и обучения модели не включает создание ансамбля моделей, работающего с помощью блокчейн системы. Создание ансамбля моделей ⸺ это отдельный подход в машинном обучении, который используется для улучшения качества предсказаний. Блокчейн системы, в свою очередь, используются для обеспечения безопасности и прозрачности данных, но не являются неотъемлемой частью процесса формирования обучения модели. Исходя из вышеизложенного, верное утверждение описывающее процесс формирования обучения модели ⸺ ″Архитектуру по построению сервиса по переобучению модели следует начинать с разработки backend части″.