სულ 1 სტატია · გვერდი 1 / 1
MIT-ის მეცნიერებმა გამოავლინეს მანქანური სწავლების მოდელების მნიშვნელოვანი ჩავარდნები, როდესაც ისინი გამოიყენება გაუწვრთნელ მონაცემებზე. კვლევამ აჩვენა, რომ „საუკეთესო“ მოდელიც კი შეიძლება უარესი აღმოჩნდეს ახალ გარემოში მონაცემთა 75 პროცენტისთვის, რაც ხშირად ცრუ კორელაციებითაა გამოწვეული და აუცილებელს ხდის მოდელების მუდმივ ტესტირებას ახალ კონტექსტში განთავსებისას.
