О метриках можно услышать не только в мире машинного обучения. Они позволяют численно или в виде графиков отобразить качество работы той или иной системы. Например, вы подняли веб-сервер, и вам скорее всего будет интересно знать, сколько запросов обрабатывает ваш сервер в течение некоторого отрезка времени, чтобы понимать далека ли нагрузка от предельной, при которой ваш сервер упадет. В машинном обучении метрики возникают в тот момент, когда вы думаете о том, как вы будете отвечать перед начальством на вопрос: “Насколько качественно работает моя новенькая модель?”...

Разбираемся простыми словами Машинное обучение — как секс в старших классах. Все говорят о нем по углам, единицы понимают, а занимается только препод. Статьи о машинном обучении делятся на два типа: это либо трёхтомники с формулами и теоремами, которые я ни разу не смог дочитать даже до середины, либо сказки об искусственном интеллекте, профессиях будущего и волшебных дата-саентистах. Решил сам написать пост, которого мне не хватало. Большое введение для тех, кто хочет наконец разобраться в машинном обучении — простым языком, без формул-теорем, зато с примерами реальных задач и их решений...