Во многих задачах ML не нужен и только усложняет продукт

Но как понять, когда ML действительно оправдан, а когда лучше использовать простые алгоритмы и правила?

Рассказывает наш бессменный спикер – Александр Дубейковский на YouTube, в ВК и ДЗЕН.

Что Александр рассказал в видео:
▪️ какие задачи действительно требуют машинного обучения
▪️ почему наличие данных ещё не означает, что нужна модель
▪️ когда ML становится избыточным решением
▪️ какие ограничения делают использование ML рискованным
▪️ как быстро проверить идею до разработки полноценной модели
▪️ почему внедрение ML часто оказывается дороже ожидаемой пользы

Если вы разработчик, аналитик, продакт-менеджер или работаете с данными и принимаете решения о внедрении ML, видео вам будет полезно, рекомендуем посмотреть.