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...