Когда не следует использовать машинное обучение скачать в хорошем качестве

Когда не следует использовать машинное обучение

Попадаете в ловушку «ML для всего»? 🧠 Старшие специалисты по данным знают, что инженерная зрелость означает создание простых, надежных и эффективных решений, а это часто означает отказ от сложностей машинного обучения. В спешке внедрения ИИ многие начинающие специалисты обращаются к нейронным сетям, когда простой SQL-запрос справился бы лучше, быстрее и дешевле. Это видео о достижении зрелости в науке о данных. Мы разбираем дорогостоящие ловушки чрезмерной инженерии и показываем, когда детерминированный подход, основанный на правилах, является лучшим выбором по сравнению с вероятностной моделью машинного обучения. Что вы узнаете: 💡 3 конкретных примера того, когда НЕ следует использовать машинное обучение 💡 Почему простые решения, такие как SQL-запрос или сортированные множества Redis, превосходят сложные конвейеры машинного обучения для анализа тенденций в режиме реального времени. 💡 Ключевое различие между детерминированной (идеально проверяемой) системой и вероятностной (ML) системой, и почему это важно для таких важных областей, как выставление счетов. 💡 Как оснастить свою систему простым механизмом правил для немедленного получения результата и сбора необходимых данных для последующего обоснования применения машинного обучения. Трёхэтапная структура принятия решений (машинное обучение или нет?) 🛠️ Мы представляем строгую трёхэтапную структуру для принятия правильного решения: 🛠️ Определение базового уровня без машинного обучения: Начните с простейшего эвристического или основанного на правилах решения. Если оно решает 80% проблемы, действительно ли вам нужна сложная модель? 🛠️ Оценка цены ошибки: является ли ложноположительный результат (например, завышенная цена) или ложноотрицательный результат катастрофическим? Для высокорискованных областей требуется детерминированная система. 🛠️ Определение необходимости интерпретируемости: Нужно ли объяснять решение регулятору, клиенту или аудитору? Простая конструкция if-then-else действительно интерпретируема; нейронная сеть — это чёрный ящик. Наука о данных на уровне высшего руководства — это не просто сложность, а эффективное создание ценности для бизнеса. Научитесь выбирать самое простое и надежное решение. 🔔 Подпишитесь, чтобы узнать больше о переходе от мышления младшего специалиста к мышлению старшего специалиста в области науки о данных! ___________________________________ 📚 Ресурсы для повышения уровня вашей карьеры в области науки о данных 👉 Подпишитесь на наш канал, чтобы получить простые советы по науке о данных: https://bit.ly/2GsFxmA 👉 Плейлист с вопросами и ответами на собеседовании по науке о данных: https://bit.ly/3jifw81 👉 Плейлист с советами по собеседованиям в области науки о данных: https://bit.ly/2G5hNoJ 👉 Плейлист для проектов по науке о данных: https://bit.ly/StrataScratchProjectsY... 👉 Практикуйте ответы на реальные вопросы для собеседования в области науки о данных: https://platform.stratascratch.com/co... ______________________________________________________________________ 📅 Хронология видео: 0:00 - Введение 0:44 — Список «Самых популярных» специалистов 1:21 — Система выставления счетов 2:00 — Запуск нового продукта 2:35 — Схема принятия решения: использовать машинное обучение или нет 3:56 — Заключение ______________________________________________________________________ О StrataScratch: StrataScratch (https://platform.stratascratch.com/co...) — это платформа, которая позволяет вам отрабатывать ответы на реальные вопросы для собеседования по науке о данных. Более 1000 вопросов для собеседования охватывают программирование (SQL и Python), статистику, теорию вероятности, понимание продукта и бизнес-кейсы. Итак, если вам нужна дополнительная практика прохождения собеседований с реальными вопросами по науке о данных, посетите https://platform.stratascratch.com/co.... Все вопросы бесплатны, и вы даже можете выполнить код SQL и Python в IDE. Если же вы хотите ознакомиться с решениями других пользователей или команды StrataScratch, вы можете воспользоваться ss15 для получения скидки 15% на премиум-планы. ______________________________________________________________________ 📧 Свяжитесь с нами: Есть вопросы или отзывы? Напишите нам в комментариях или напишите нам по адресу team@stratascratch.com. ______________________________________________________________________ #DataScience #MachineLearning #MLOps #SeniorDataScientist #DataEngineering #AIStrategy #DataScienceCareer #SQL #MLTips