Хотя машинное обучение может показаться заманчивым вариантом для принятия обоснованных решений или автоматизации ручного процесса, это не то, что не требует контроля. Алгоритмы машинного обучения необходимо время от времени перекалибровывать, когда показатели модели падают ниже порогового значения — это может быть из-за ухудшения качества данных, разброса данных или резких изменений в обучающих наборах данных. Один из самых популярных способов убедиться, что модель хорошо работает в..