Современные явления машинного обучения (ML), такие как двойное снижение и добросовестное переобучение, вызывают сомнения у многих классически обученных статистиков.

Практические решения и ценность:

Исследователи стремятся разгадать сложности современных явлений ML. Они разрабатывают таксономии интерполирующих моделей, различая между добросовестным, умеренным и катастрофическим поведением.

Ученые из Университета Кембриджа представили заметку, чтобы понять расхождения между классическими статистическими интуициями и современными явлениями ML, такими как двойное снижение и добросовестное переобучение.

Исследователи исследуют, как переход от фиксированных к случайным настройкам дизайна влияет на компромисс между смещением и разбросом.

В заключение, исследователь из Университета Кембриджа выделяет ключевой, но часто пренебрегаемый фактор в возникновении кажущихся противоречивых современных явлений ML: переход от оценки производительности модели на основе ошибки предсказания внутри выборки к обобщению на новые входы.

Применение искусственного интеллекта (ИИ) в вашем бизнесе

Практические решения и ценность:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите области для применения автоматизации.

Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Выберите подходящее решение из множества вариантов ИИ и внедряйте его постепенно, начиная с небольшого проекта и анализируя результаты и KPI.

Расширяйте автоматизацию на основе данных и опыта.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах на https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.