Подходы к рациональному применению ML: критический взгляд на его чрезмерное использование

Настоящая статья посвящена важной и актуальной теме рационального применения машинного обучения (ML) в условиях его повсеместного внедрения. На сегодняшний день ML перестало быть исключительно академической областью и стало мощным инструментом, проникающим во все сферы жизни – от бизнеса и медицины до государственного управления и повседневного быта. Однако, несмотря на беспрецедентные возможности, которые открывает ML, существует растущая обеспокоенность относительно его чрезмерного, необоснованного или даже вредоносного использования. Необоснованное внедрение ML-систем требует значительных инвестиций в разработку, обучение специалистов и инфраструктуру. Если применение ML не приносит ожидаемой выгоды или даже приводит к убыткам из-за ошибок, неэффективности или необходимости постоянной доработки, это становится серьезной проблемой для организаций. В статье охарактеризованы подходы к рациональному применению ML, а также оценены проблемы чрезмерности и предложены пути рационализации его использования.