Когда мы говорим про решения на базе ИИ, кто-то может представлять себе просто обученные модели машинного обучения или нейросети, кто-то магический черный ящик, который умеет «делать магию» и желательно с «точностью 100%», а кто-то просто кусок кода, который надо заставить работать. И с определенной точки зрения каждый будет прав. Кто и в какой части прав, как все происходит чаще всего и какие типовые ошибки ждут на пути внедрения решений на базе ИИ – об этом решил рассказать в статье ниже.

Читать далее
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/784752/


Комментарии

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *