Парадокс опыта в ML-проектах и его решение через симуляторы

Парадокс опыта в ML-проектах и его решение через симуляторы

Существует замкнутый круг: чтобы научиться управлять ML-проектами, нужна практика, но чтобы получить проект, нужен опыт. Симуляторы разрывают этот круг, позволяя приобретать практические навыки в безопасной среде. Через интерактивную историю и работу над типовыми ML-задачами (компьютерное зрение, прогнозирование, рекомендательные системы) можно получить опыт без реальных рисков для бизнеса.

Связи

• Сигнал достоверности через практику — оба о парадоксе получения опыта: симуляторы решают проблему отсутствия практики
• Данные продукта важнее опыта из прошлых проектов — контрапункт: реальная практика может быть нерелевантной, симуляторы дают типовой опыт
• Проблема курицы и яйца в маркетплейсах — аналогичный замкнутый круг требует специального механизма разрыва на старте
• Стартапы начинают с узкого рынка — симуляторы как безопасная среда для проверки гипотез перед реальными проектами

---

Источник: Telegram, 2023-04-18