Почему некоторые модели в информатике являются неадекватными?

Некоторые причины, по которым модели в информатике могут быть неадекватными:

• Некачественные данные. habr.com Неправильные данные, используемые для обучения и проверки моделей, могут привести к тому, что модель успешно обучают и получают хорошие результаты на тестовом наборе, но она неприменима к реальным данным. habr.com
• Устаревшие данные. www.computerra.ru Генеративные модели искусственного интеллекта получают огромное количество данных и на их основе формируют свои ответы. www.computerra.ru Но мир постоянно меняется, и спустя время обучающие данные уже устаревают. www.computerra.ru
• Предвзятость и дискриминация. www.computerra.ru Неполные данные для обучения искусственного интеллекта могут исказить результаты ответов нейросетей. www.computerra.ru
• Неясность и сложность работы. www.computerra.ru Например, результаты поиска могут проходить через такое количество слоёв алгоритмов машинного обучения, что человек уже не может заглянуть в код и проследить, почему программа сделала именно такой выбор. www.computerra.ru
• Несоответствие целям моделирования. www.yaklass.ru Если цель состоит в исследовании одного аспекта системы, а модель фокусируется на других, то она может быть признана неадекватной. www.yaklass.ru

Оценка адекватности модели позволяет понять, насколько полезна и эффективна разработанная модель в решении задач и в принятии решений. www.yaklass.ru

Пользователь

Время добавления