Ошибочные корреляции: Почему важно отказаться от чрезмерно агрегированных показателей машинного обучения

Исследователи Массачусетского технологического института выявили важные примеры сбоев моделей машинного обучения, когда эти модели применяются к данным, отличным от тех, на которых они были обучены, что вызывает вопросы о необходимости тестирования всякий раз, когда модель развертывается в новых условиях.

Новости от techxplore