Maria Rybalkina

Теория сильно отличается от практики - 100%. Но практика бывает ооочень разная. Бывают системы где параметров мало нужно использовать, есть наработанный годами опыт, которого вполне хватает. Верю в то, что это не везде так и что опыт всегда дает оптимальные прогнозы.
Знаете, я студентам читаю про разного рода архитектуру в разработке программного обеспечения. Сталкиваюсь с таким же скепсисом. Вопросы - зачем мне плодить много классов и кучу лишнего кода, если надо сделать только две простые вещи. И отсюда делается вывод - то, что ты нам продаешь не работает. Или работает, но требует много затрат абсолютно ненужных. И я с ними всегда соглашаюсь. Они правы. Многие архитектуры заточены на большие, сложные, надежные системы. И их не надо использовать в иных случаях! Это один из параметров понимания - знать область применения.
Вот и для ML есть своя область применения. И в этой области, как мне лично кажется, он принесет пользу и будет смысл его использовать.

Интересная статья. Одна из работ в институте у меня была про решение подобных задач методами оптимизации. Вывод у этой работы был - это нереально решить никакими известными методами оптимизации - слишком много параметров) И на самом деле этих самых параметров еще больше в реальной жизни, чем было у меня в работе. Шикарно здесь подошел ML. Как оно работает под капотом еще интереснее!