tg-me.com/dsproglib/6335
Last Update:
🧑💻 Human-in-the-loop: что с этим делать?
В мире машинного обучения не утихает спор:
Нужен ли человек в процессе обучения модели — или пора довериться полной автоматизации?
— Алгоритмы часто ошибаются, особенно в нестандартных или критичных ситуациях.
— Только человек может внести контекст, настроить параметры, проверить результат.
— Разметка данных, ручная оценка, контроль — всё это до сих пор нужно в реальных проектах.
Особенно там, где цена ошибки высока: медицина, безопасность, финансы.
— Люди ошибаются, устают и не масштабируются.
— Современные модели могут учиться сами, используя данные пользователей.
— Автоматизация ускоряет развитие, сокращает затраты и открывает путь к масштабируемым решениям.
Например: рекомендательные системы, спам-фильтры, самообучающиеся ассистенты — уже работают без человека.
💭 Ваше мнение:
❤️ Человек в цикле — важен. Он добавляет контекст, видит нюансы и спасает от ошибок.
👍 Полная автоматизация — путь вперёд. Пусть ИИ работает сам, а мы не мешаем.
Давайте обсудим
Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик