Почему в машинном обучении/науке о данных так много алгоритмов?
ПрограммированиеData science+1
Анонимный вопрос · · 2,3 K
Подавляющее число систем автоматизации - это информационные учетные системы. Они занимаются тем что накапливают данные и осуществляют поиск - CRM, Порталы, ЭДО. Далее идут системы с расчетными функциями - 1C, ERP.
На фоне громадного количества таких систем системы ML действительно выделяются алгоритмами. Задача их предсказать решение с помощью предварительного обучения. Алгоритм или ансамбль алгоритмов должен уловить нюансы взаимосвязей в данных. Так как взаимосвязей бесконечное количество, то и классов алгоритмов должно быть прилично.
Одна из возможных причин, это так называемая теорема об отсутствии бесплатных обедов "no free lunches theorem" - которая говорит, что не существует и не будет никогда существовать самого лучшего алгоритма для решения ВСЕХ... Читать далее
4 эксперта согласны
Евгений
14 окт 2021подтверждает
Верный ответ
да можно все сделать на TensorFlow, но результат будет не очень хороший. Одни алгоритмы оптимизированы под работу с текстом, другие на работу с изображениями, другие на выявление связей. Под каждую модель-данные приходится... Читать далее