Ольга Мегорская, руководитель Яндекс.Толоки, собрала и опровергла три самые популярные гипотезы о разметке данных для машинного обучения.

Например, команда Толоки пришла к выводу, что недостаток данных нельзя компенсировать алгоритмами. А некоторые результаты тестирования гипотез оказались контринтуитивными: делать разметку данных внутри компании часто бывает менее выгодно, чем делегировать подрядчикам. Узнать, какие еще гипотезы проверяла команда Толоки и к каким выводам они пришли, можно прочитав колонку Ольги на VC.