Има ли сценарии, при които не бихте препоръчали използването на алгоритми за машинно обучение?

Като цяло, не. Съществуват алгоритми за машинно обучение за почти всеки възможен сценарий. Когато са налични много малко данни: Ако разполагате само с шепа примери за обучение, може би е по-добре да избягвате използването на алгоритми за машинно обучение, тъй като те може да не са в състояние да научат достатъчно от данните, за да изградят точен модел.

Да, определено има някои сценарии, при които използването на алгоритми за машинно обучение не би било препоръчително. Например, ако работите с изключително чувствителни данни ( като финансови данни или здравни досиета), бихте искали да сте особено внимателни за начина, по който се използват и съхраняват тези данни. Ако има вероятност данните да бъдат компрометирани, това може да има сериозни последици. В тези случаи може би е по-добре да се използват по-традиционни методи, вместо да се разчита на машинно обучение.

Определено има сценарии, в които не бихте искали да използвате алгоритми за машинно обучение. Ако например работите с чувствителни данни, може да не искате да предадете управлението на алгоритъм, който потенциално може да вземе решения, които да нарушат неприкосновеността на личния живот на хората. Също така може да не искате да използвате машинно обучение, ако работите с чувствителни към времето данни - ако имате нужда от отговор сега, алгоритъмът за машинно обучение може да не е най-добрият избор. И накрая, ако работите с много малки набори от данни, машинното обучение също може да не е подходящо, тъй като може да изисква много данни, за да се научи ефективно.

Един често срещан сценарий е, когато имате твърде малко примери за обучение, тъй като алгоритъмът може да се приспособи прекалено много към данните и по този начин да се учи от шума, а не от действителните основни връзки. Освен това, ако характеристиките не са независими или ако има небалансирани етикети на класовете (напр. има много повече примери от един клас, отколкото от друг), някои алгоритми за машинно обучение се затрудняват да научат ефективен модел.

Определено има някои сценарии, при които използването на алгоритми за машинно обучение може да донесе повече вреда, отколкото полза. Например, ако работите с чувствителни данни, които биха могли да се използват за дискриминиране на хора (като кредитни оценки или медицински досиета), трябва да сте особено внимателни за правилното обучение на моделите си и да гарантирате, че те няма случайно да се научат да кодират пристрастия. По подобен начин, ако работите по критична система, в която дори малка грешка може да има катастрофални последици (като контрол на въздушното движение или ядрени електроцентрали), отново ще трябва да вземете допълнителни предпазни мерки и може би да се откажете от използването на машинно обучение в полза на по-изпитани методи.

Ако не сте внимателни, алгоритмите за машинно обучение могат да бъдат опасни. Те могат да доведат до непредвидени събития и дори до смъртни случаи. В определени сценарии може би е най-добре да избягвате използването на алгоритми за машинно обучение изобщо. Използвайте своята преценка, за да решите дали да използвате машинно обучение във вашия проект. Когато имате съмнения, винаги е най-добре да се консултирате с експерт.