Во многих популярных курсах машинного и глубокого обучения вас научат классифицировать собак и кошек, предсказывать цены на недвижимость, покажут еще десятки задач, в которых машинное обучение, вроде как, отлично работает. Но вам расскажут намного меньше (или вообще ничего) о тех случаях, когда ML-модели не работают так, как ожидалось.
Частой проблемой в машинном обучении является неспособность ML-моделей корректно работать на большем разнообразии примеров, чем те, что встречались при обучении. Здесь идет речь не просто о других примерах (например, тестовых), а о других типах примеров. Например, сеть обучалась на изображениях коровы, в которых чаще всего корова был на фоне травы, а при тестировании требуется корректное распознавание коровы на любом фоне. Почему ML-модели часто не справляются с такой задачей и что с этим делать – мы рассмотрим далее. Работа над этой проблемой важна не только для решения практических задач, но и в целом для дальнейшего развития ИИ.
. Поговорим также о выводах, которые можно из этого сделать.
