⭐️ Прогноз устарел. Что дальше?

Для технологического прогнозирования это нормальная ситуация: меняются условия – меняются и возможные сценарии будущего.

Постоянно собирать экспертов и заново пересматривать каждую траекторию долго. Часть этой работы можно передать математическим моделям.

Возьмем корпоративные инвестиции в ИИ. За 2013–2025 годы они выросли с $14,6 до $581,7 млрд, пережив по пути и резкий спад, и новый взлет.

Линейная модель на таком ряду дает среднюю ошибку 28,3%. Двухслойная нейросеть – около 5%.

Кажется, вывод очевиден: чем сложнее модель, тем лучше прогноз. Но нет.

На небольшом объеме данных компактная модель может оказаться надежнее огромной нейросети. А современные ИИ-модели становятся особенно полезны там, где нужно одновременно учитывать множество данных, индикаторов и возможных сценариев.

Поэтому задача модели – посчитать возможное.
Задача эксперта – понять, что из этого действительно имеет смысл.

Так сегодня и работает сценарное прогнозирование: не поиск одной версии будущего, а проверка нескольких возможных траекторий.

#В_порядке_информации

⭐️ Не обновляется лента? Мы в MAX