Як ML-модель може щось передбачати? 

Пояснюю на простому прикладі👇

Уявімо, що банк хоче спрогнозувати, чи поверне клієнт кредит.

Для цього нам треба збирати історичні дані: дохід, суму наявних боргових зобовʼязань, попередні платежі та інші характеристики клієнтів, які називаються ознаками. Також для кожного попереднього клієнта ми вже знаємо правильну відповідь – повернув він кредит чи ні, і це наша цільова змінна.

Звичайно, на старті модель ще нічого не вміє. Вона робить перші прогнози, порівнює їх із правильними відповідями і рахує величину помилки.

Цей процес повторюється багато разів, завдяки чому модель поступово знаходить закономірності в даних. Додатково ми обов'язково перевіряємо її на тих даних, яких вона ще не бачила, щоб вона не просто запам'ятала тренувальний набір, а реально працювала з новими прикладами.

Коли заходить новий клієнт, модель аналізує його параметри та видає результат: наприклад, 82% ймовірності повернення кредиту. Вона спирається на закономірності з минулого досвіду, а якість її роботи напряму залежить від того, на яких даних ми її навчили 🙌

Я знаю, як ви любите такі задачки, і ми будемо їх розбирати на нашому курсі “Machine Learning & AI Engineering”

Старт 6-го потоку курсу вже ЗАВТРА

У вас ще є час приєднатися до потоку та зайняти своє місце ❤️

Щоб дізнатися деталі програми – пишіть ➕ у коментарях 👇