Машинное обучение без иллюзий. Понимание возможностей и границ ML

Kitobdan iqtiboslar  Машинное обучение без иллюзий. Понимание возможностей и границ ML
muallif Сергей Кирницкий

Пользователь #.
Пользователь #.iqtibos olmoqda7 oy oldin
сигнал к продаже, что привело к каскадному обрушению рынка. Модели пытались экстраполировать за пределы известной им области, где закономерности уже не работали. Ключевое ограничение
2 kishiga yoqdi
Fikr bildirish
nadcablook
nadcablookiqtibos olmoqda5 oy oldin
Теперь мы решаем: какие данные собирать, какую архитектуру модели выбрать, какую метрику оптимизировать, где поставить пороговое значение. Каждое из этих решений влияет на судьбы тысяч людей, но принимается на уровне метарешений, часто без полного понимания последствий.
1 kishiga yoqdi
Fikr bildirish
Ника Я.
Ника Я.iqtibos olmoqda2 kun oldin
В основе машинного обучения лежит процесс автоматического обнаружения корреляций в больших массивах данных. Важно понимать: модель не «видит» объекты и не «понимает» их суть — она выявляет статистические связи между числовыми представлениями
Fikr bildirish
Ника Я.
Ника Я.iqtibos olmoqda2 kun oldin
Машинное обучение основано на трёх взаимосвязанных процессах: выявлении статистических закономерностей, интерполяции и экстраполяции в пространстве признаков, и применении выявленных закономерностей к новым данным. Рассмотрим каждый из них детально, опираясь на реальные примеры. Выявление статистических закономерностей
Fikr bildirish
Ника Я.
Ника Я.iqtibos olmoqda2 kun oldin
взаимосвязанных процессах: выявлении статистических закономерностей, интерполяции и экстраполяции в пространстве признаков, и применении выявленных закономерностей к новым данным. Рассмотрим каждый из них детально, опираясь на реальные примеры. Выявление статистических закономерностей В
Fikr bildirish
Ника Я.
Ника Я.iqtibos olmoqda2 kun oldin
нам нужно внимательно рассмотреть три аспекта: какие процессы лежат в основе этой технологии, где проходят границы её возможностей, и как метафора информационного сжатия помогает понять происходящее.
Fikr bildirish
Ника Я.
Ника Я.iqtibos olmoqda2 kun oldin
Эта история идеально иллюстрирует суть машинного обучения: технология, которая автоматически выявляет статистические закономерности в данных и применяет их к новым случаям.
Fikr bildirish
Ника Я.
Ника Я.iqtibos olmoqda2 kun oldin
Объективность алгоритма — это кристаллизация субъективности его создателей и данных, на которых он обучен.
Fikr bildirish
Ника Я.
Ника Я.iqtibos olmoqda2 kun oldin
Машинное обучение не устраняет сложность принятия решений. Оно переносит её в новые измерения.
Fikr bildirish
Ника Я.
Ника Я.iqtibos olmoqda2 kun oldin
принятия решений. Оно переносит её в новые измерения.
Fikr bildirish