​​Как обучаются алгоритмы и от чего это зависит

Казалось бы, когда бизнес-цель четко сформулирована, а все метрики определены, остается выдать специалисту накопленные данные, он найдет и обучит подходящую модель, и все будут счастливы. Так процесс описывают в статьях о том, «как мы научили машину делать то-то», которые появляются на просторах интернета по несколько раз в месяц. Но есть одно но: ваши данные должны содержать достаточно ценной информации, отвечающей условиям задачи. Иначе велик шанс, что на вопрос о том, кому еще мы можем предложить наш продукт, модель выдаст многозначительное: «42».
То, какие данные вы накопили в своем проекте, и то, что вы можете достать внутри компании или у партнеров, зависит от вас, а не от дата-сайентиста. Согласитесь, вы не можете прийти к строителю с грудой досок и попросить построить из них каменный дворец. Аналогично нельзя требовать от специалиста по данным додумать то, чего нет в ваших данных. Поэтому так важно хотя бы базово понимать, как ваши ресурсы соотносятся с вашими возможностями и какие подходы обеспечат нужный результат.
Разобраться в подходах к машинному обучению довольно просто: изучите эту сравнительную таблицу — и вы лучше поймете, выполнима ли задача, которую вы описали в предыдущем модуле, на данных, которые у вас есть.