TGViewer
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований @ds_interview_lib · 4.46K subscribers
Post #1058 843
🔮 Можно ли считать, что модель, которая хорошо работает на данных прошлого, «понимает» будущее

Не совсем. Модель учится на исторических данных и выявляет в них закономерности. Но будущее может отличаться из-за новых факторов, изменений среды, смещения данных или неожиданных событий — это называется сдвигом распределения (data drift).

Поэтому даже высокая точность на старых данных не гарантирует успех в будущем. Модель «понимает» прошлое, но не обладает настоящим «интеллектом» или «прозрением». Чтобы быть надёжной, её нужно регулярно переобучать и тестировать на свежих данных.

Библиотека собеса по Data Science
  • ❤ 2
  • 👍 1
More from @ds_interview_lib
  1. Sep 15, 2026💬 Как инициализировать параметры в логистической регрессии, и важно ли это Частый вариант…
  2. Sep 15, 2026😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня? Разберём на вебинаре, как трати…
  3. Aug 5, 2026❓ Могут ли в Adam возникать проблемы исчезающих или взрывающихся градиентов Да, полностью…
  4. Aug 5, 2026👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление Сегодня хочется разобраться в AI-агентах…
  5. Aug 5, 2026Один доступ вместо вечного выбора между «нужно для работы» и «давно хотелось изучить» 👇
  6. Jul 31, 2026Post #1596
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →