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.