Когда не следует использовать машинное обучение

Описание: 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 [email protected].
______________________________________________________________________

#DataScience #MachineLearning #MLOps #SeniorDataScientist #DataEngineering #AIStrategy #DataScienceCareer #SQL #MLTips