Некоторые преимущества автоматического раннего прекращения обучения по сравнению с ручным:

• Снижение риска переобучения. 3 Автоматическое прекращение обучения происходит, когда производительность на валидационном наборе перестаёт улучшаться. 1 Это позволяет избежать ситуации, когда модель начинает лучше соответствовать обучающим данным, но за счёт увеличения ошибки обобщения. 3
• Экономия ресурсов. 1 Автоматизация позволяет высвободить ресурсы команды для более творческих задач, например, разработки новых признаков и экспериментов с архитектурой модели. 1
• Повышение производительности. 1 Согласно отчёту Gartner за 2025 год, компании, внедряющие автоматизированную настройку гиперпараметров, демонстрируют в среднем на 25% более высокую производительность ML-моделей и на 40% более короткий цикл разработки по сравнению с организациями, полагающимися только на ручную настройку. 1