Ошибка – мера оценки эффективности Модели (Model) Машинного обучения (ML). Во времена огромного прогресса в области компьютерных наук и Искусственного интеллекта (AI) легко забыть, что по самой своей природе модели не идеальны. Одна из самых больших головных болей – это решить, насколько она точна. Первый шаг – понять цену ошибок. Вы бы предпочли ошибиться, предположив истинность чего-либо, когда это не так, или не угадать вообще? Иногда может быть дешевле потерять клиента, чем потратить часы на его удержание...

Машинное обучение - это мощный инструмент, который может принести значительные выгоды при правильном использовании. Однако при работе с ним легко допустить определенные ошибки, которые могут негативно сказаться на результате. Рассмотрим пять самых распространенных ошибок и способы их избежания. Недостаточная подготовка данных - Недостаточное количество данных: Одной из основных проблем является недостаток данных для обучения модели. Недостаточный объем данных может привести к переобучению или недообучению модели...