Инженерия машинного обучения

Некоторые пользователи, особенно опытные, вообще не доверяют системе, когда знают, что она содержит какой-то "интеллект".

В любое программной системе ошибки неизбежны. В системах на основе машинного обучения ошибки являются неотъемлемой частью решения: совершенных моделей не бывает. Поскольку мы не можем исправить все ошибки, остаётся только научиться с ними жить.

Писать свой код следует, только если это абсолютно необходимо.

Они не знают, как работает искусственный интеллект, или имеют очень поверхностное либо чрезмерно оптимистичное представление о нём, подчерпнутое из научно-популярной литературы. Зачастую они полагают, что при достаточном объёме ресурсов, технических и человеческих, ИИ сможет решить любую задачу, причём быстро.

Эта книга устроена иначе - и лучше. Она быстро заставляет расстаться с ложным чувством безопасности, которое вы могли лелеять, надеясь построить систему ИИ, более "умную", чем вы сами. (Забудьте об этом, ничего не получится.) Затем автор становится вашим заботливым проводником по пути, на котором можно наделать самых разнообразных ошибок, и объясняется, как их предотвратить, обнаружить и исправить.