Почему большинству разработчиков не следует писать свои собственные алгоритмы машинного обучения.
Привлекательность и реальность машинного обучения Машинное обучение (ML) стало модным словом в мире технологий, обещая революционизировать все, от фильтров спама до самоуправляемых автомобилей. Однако под блеском лежит сложная, часто разочаровывающая реальность, с которой сталкиваются многие разработчики, когда они начинают работать с ML. Вот почему большинству разработчиков следует дважды подумать, прежде чем писать свои собственные алгоритмы машинного обучения. 1. Сложность ML Машинное обучение не только о том, чтобы написать модель; это также о понимании тонкостей данных, нюансов алгоритмов и инженерных задач, связанных с развертыванием и поддержкой этих моделей. Как отметил Мартин Зинкевич из Google, большинство достижений в ML достигается за счет отличных функций и надежной инженерии, а не только за счет отличных алгоритмов. ...