Да, в машинном обучении существует работа над ошибками. 1

При обучении с учителем модель берёт входные данные обучающего примера, генерирует результат, сверяет его с правильным и обновляет «свои знания» (веса), чтобы уменьшить ошибку. 1

Также для улучшения моделей машинного обучения используется анализ ошибок. 25 Он позволяет определить сильные и слабые стороны модели, а также выявить моменты, которые требуют оптимизации. 2 На основе этого анализа вырабатываются идеи и рекомендации по улучшению производительности модели. 5

Например, на каждой итерации модель заменяют на более сложную, добавляют новые факторы в датасет, анализируют ошибки и сравнивают их с ошибками предыдущей версии. 2

Таким образом, анализ ошибок стоит в самом начале итеративного цикла улучшения и усложнения модели. 2