Обновить
1
0

Из PR и маркетинга в Data Analysis

Отправить сообщение

Когда данных для обучения модели очень мало, то зачем вообще её создавать? В данном случае, как мне кажется, логичнее было бы использовать готовые инструменты. Например, в Tableau уже есть ряд ИИ-помощников для анализа данных и прогнозирования.

Было бы здорово научиться распознавать "галлюцинации" ИИ, особенно если сам не знаешь правильного ответа.

При запросах Google всегда сначала читаю обзор от ИИ, а потом перепроверяю по другим источникам. Мне кажется, наибольшая проблема модели в том, что она аккумулирует слишком много источников, в том числе недостоверные. Я работала в маркетинге и знаю, какими копирайтерами с какого потолка заполняются сайты. Страшно, если модели будут обучаться на текстах копирайтеров, а не специалистов((

Информация

В рейтинге
Не участвует
Дата рождения
Зарегистрирована
Активность

Специализация

Аналитик по данным
Стажёр