Дом
Рамка для оценки того, когда решения на основе искусственного интеллекта превосходят традиционные методы
Вопрос: Какие продукты подходят для машинного обучения?
Ответ руководителя проекта: Да.
Шутки в сторону, но развитие генеративного ИИ кардинально изменило наше представление о том, какие сценарии использования лучше всего подходят для машинного обучения. Традиционно ML применялся к повторяющимся, предсказуемым шаблонам в работе с клиентами. Сегодня, однако, некоторые формы ML можно использовать даже без массивного обучающего набора данных.
Тем не менее, ответ на вопрос "Требуют ли эти потребности клиентов решения на основе ИИ?" не всегда является утвердительным. Большие языковые модели (LLM) все еще могут быть слишком дорогими для некоторых проектов, и, как и все модели ML, они не гарантируют точности. Всегда будут ситуации, когда внедрение ML не является лучшим подходом. Как же руководители проектов по ИИ должны оценивать, оправдывают ли потребности клиента решения на основе ML?
Ключевыми факторами для принятия решения являются:
- Необходимые входы и выходы для удовлетворения потребностей клиента: Клиент предоставляет входные данные вашему продукту, который затем выдает выходные данные. Например, плейлист Spotify, созданный с помощью ML (выход), может опираться на такие входные данные, как предпочтения пользователя, понравившиеся песни, любимые исполнители и предпочитаемые жанры.
- Комбинации входных и выходных данных: Требования клиентов различаются в зависимости от того, ожидают ли они одинаковых или разных выходов от одинаковых или разных входов. По мере роста числа возможных комбинаций входных и выходных данных, особенно в масштабе, доводы в пользу ML, а не систем на основе правил, становятся все более весомыми.
- Паттерны на входах и выходах: Распознавание закономерностей во взаимосвязи входов и выходов помогает определить правильный тип модели ML. При наличии четких закономерностей - например, при анализе отзывов клиентов для определения настроения - модели с поддержкой или полуподдержкой могут быть более экономичными, чем LLM.
- Стоимость и точность: При масштабировании вызовы LLM могут быть дорогими, а их результаты не всегда точны, даже при тонкой настройке и оперативном проектировании. В некоторых случаях контролируемые модели или нейронные сети, которые классифицируют входные данные с помощью фиксированного набора меток, или даже системы, основанные на правилах, могут быть лучшим выбором, чем LLM.
Чтобы помочь руководителям проектов оценить потребности заказчика и решить, является ли ML правильным направлением, я свел вышеизложенные соображения в простую таблицу.
Тип потребности заказчика Пример Реализация ML (да/нет/зависит) Тип внедрения ML Повторяющиеся задачи, требующие одинакового результата при одинаковых входных данных Автозаполнение электронной почты в онлайн-формах Нет Для таких результатов достаточно системы, основанной на правилах Повторяющиеся задачи, требующие различных результатов для одного и того же ввода Клиент изучает сайт и ожидает новых впечатлений при каждом повторном действии (например, при входе в систему):
- Генерировать новые произведения искусства за клик
- StumbleUpon (помните такой?) находит случайный новый уголок интернета Да - Генерация изображений LLM
- Алгоритмы рекомендаций (коллаборативная фильтрация) Повторяющиеся задачи, требующие одинакового или схожего результата для различных входных данных - Оценка эссе
- Выявление тем в отзывах клиентов Зависит от Если комбинации входных и выходных данных просты, может быть достаточно детерминированной системы, основанной на правилах.
Если масштабирование приводит к слишком большому количеству комбинаций для системы, основанной на правилах, рассмотрите этот вариант:
- Классификаторы
- Тематическое моделирование
Но только если во входных данных есть закономерности.
Если закономерности отсутствуют, LLM можно использовать для разовых задач (хотя они менее точны, чем модели с супервизией). Повторяющиеся задачи, требующие различных выходов для разных входов - Ответы на запросы службы поддержки клиентов
- Поисковая функциональность Да Без применения ОД нелегко справиться с разнообразными входными и выходными данными в масштабе.
Подходы, основанные на правилах, не могут эффективно справиться с огромным количеством перестановок. Рассмотрим:
- LLM с генерацией, дополненной поиском (RAG)
- Деревья решений для поисковых продуктов Неповторяющиеся задачи с различными результатами Написание отзыва об отеле или ресторане Да До появления LLM для решения подобных задач часто требовались специально обученные модели, такие как:
- Рекуррентные нейронные сети (РНС)
- Сети долговременной памяти (LSTM) для предсказания следующего слова.
Теперь LLM отлично подходят для этого сценария.
Главный вывод: Не используйте световой меч, когда можно обойтись ножницами. Используйте приведенную выше матрицу для оценки потребностей клиентов, учитывая как стоимость реализации, так и точность результатов, чтобы создавать масштабируемые, точные и экономически эффективные продукты.
Шаранья Рао - менеджер по продуктам группы финтеха. Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения его работодателя или аффилированных организаций.
Связанная статья
Южная Корея начала строительство национального центра вычислений на базе искусственного интеллекта, инвестируя 2,5 триллиона вон с целевым сроком завершения к 2028 году
Южнокорейское издание EtNews сообщает, что 3 августа в парке дата-центров Solar City в Сунане (провинция Чолла-Намдо) состоялась церемония закладки первого камня в основание Центра вычислений ИИ Кореи (KOACC). При общем объеме инвестиций в 2,5 трлн в
Шесть технологических гигантов поддерживают Linux Foundation с суммой $12,5 млн для борьбы с шумом уязвимостей в ИИ
Для борьбы с потоком низкокачественных отчетов о безопасности, генерируемых инструментами автоматизации на базе ИИ, шесть крупных технологических компаний — Anthropic, Amazon (AWS), GitHub, Google, Microsoft и OpenAI — совместно выделили 12,5 млн дол
Маск рассматривал возможность оставить OpenAI своим детям, пока Альтман давал показания
Утром генеральный директор OpenAI Сэм Альтман выступил в суде, чтобы ответить на иск бывшего сооснователя Илона Маска, оспаривающего корпоративную структуру компании.Когда его спросили об утверждении Маска о том, что другие основатели «похитили благ
Рекомендации по связанным специальным темам
Музыкальная композиция
Инструменты для создания вокальных демо на основе ИИ для авторов песен, создания хуков, написания тоpline-мелодий и проведения многоязычных черновых сессий
2026 г. лучшие инструменты для демо-записи вокала на базе ИИ для авторов песен, создателей хуков и команд, работающих с контентом на нескольких языках! XIX.AI подготовил список высокооцененных мощных инструментов, изменивших правила игры, прошедших строгие реальные тесты. Вы найдёте подробные данные сравнения бесплатных и платных версий, комплексные рейтинги и обязательные к использованию варианты, которые помогут повысить эффективность написания и раскрыть ваш творческий потенциал. Исследуйте сейчас, чтобы найти идеальный инструмент для всех ваших задач по созданию контента!
9 инструментов
xix.ai
Бизнес
Лучшие инструменты для анализа конкурентов на основе искусственного интеллекта для малого бизнеса
2026: новейшие, лучшие и самые высокооцененные инструменты для анализа конкурентов на базе ИИ для малого бизнеса! XIX.AI подготовила чрезвычайно мощную подборку, способную кардинально изменить ситуацию на рынке, которая еженедельно обновляется на основе тщательных тестов в реальных условиях и подробных рейтингов. Вы найдете здесь исчерпывающее сравнение бесплатных и платных версий, которое поможет вам определить инструменты, которые обязательно стоит попробовать, чтобы повысить свою продуктивность и получить конкурентное преимущество. Ознакомьтесь с ней прямо сейчас, чтобы найти идеальный инструмент для себя!
9 инструментов
xix.ai
Редактирование изображений
Инструменты ИИ-ретуши в Photoshop для электронной коммерции, одежды, очистки кожи и обеспечения цветового единообразия
2026 Latest Best Photoshop AI retouch tools for ecommerce apparel, skin cleanup, and color consistency! This top-rated curated list features powerful game-changing solutions that help you boost writing efficiency, streamline content creation, and achieve perfect visual results effortlessly. Each tool has undergone real-world tests through weekly updated rankings, complete with free vs paid comparison details. Backed by XIX.AI, it’s the must-try guide for anyone aiming to unlock your AI edge. Explore now!
10 инструментов
xix.ai
Быстрый
Лучшие библиотеки подсказок для ИИ в рабочих процессах ChatGPT
2026: новейшие и лучшие библиотеки подсказок для ИИ с высоким рейтингом, предназначенные для оптимизации всех типов рабочих процессов ChatGPT. XIX.AI подготовила мощную, революционную подборку, прошедшую тщательные тесты в реальных условиях для обеспечения максимальной производительности. Вы найдёте подробные сравнения бесплатных и платных вариантов, а также рейтинги экспертов, которые помогут вам выбрать инструменты, которые обязательно стоит попробовать, чтобы повысить свою продуктивность и раскрыть весь потенциал ИИ. Откройте для себя их прямо сейчас!
11 инструментов
xix.ai
Образование и обучение
Платформы для создания викторин с ИИ для учителей, репетиторов и программ обучения в группах
2026 Latest Best AI Quiz Builder Platforms for Teachers, Tutors, and Cohort-Based Learning Programs! XIX.AI has curated a top-rated list of powerful game-changing tools that go through real-world tests to deliver accurate rankings. These must-try platforms help boost writing efficiency, streamline content creation, and simplify quiz design across all learning scenarios. Explore now to discover your perfect tool for unlocking your AI edge in teaching!
13 инструментов
xix.ai
код
Инструменты на базе ИИ для проверки пулл-реквестов в командах GitHub, занимающихся рефакторингом, устранением ошибок и устранением уязвимостей
2026 года: лучшие инструменты для проверки пул-реквестов с помощью ИИ для команд GitHub — уже здесь, на XIX.AI! В этом тщательно отобранном списке, получившем высокие оценки, представлены мощные революционные решения, которые оптимизируют рефакторинг, исправление ошибок и выявление уязвимостей в безопасности во всех рабочих процессах команды. Воспользуйтесь сравнением бесплатных и платных инструментов, а также результатами реальных тестов и подробными рейтингами, которые помогут вам найти идеальный инструмент, значительно повышающий производительность. Ознакомьтесь с ними прямо сейчас, чтобы раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта!
12 инструментов
xix.ai
Комментарии (1)
![JustinKing]()
Interesting framework, but I wonder how they define 'outperform'? In my experience, traditional methods often win when data is scarce. 🤔 #AIvsTraditional
Вопрос: Какие продукты подходят для машинного обучения?
Ответ руководителя проекта: Да.
Шутки в сторону, но развитие генеративного ИИ кардинально изменило наше представление о том, какие сценарии использования лучше всего подходят для машинного обучения. Традиционно ML применялся к повторяющимся, предсказуемым шаблонам в работе с клиентами. Сегодня, однако, некоторые формы ML можно использовать даже без массивного обучающего набора данных.
Тем не менее, ответ на вопрос "Требуют ли эти потребности клиентов решения на основе ИИ?" не всегда является утвердительным. Большие языковые модели (LLM) все еще могут быть слишком дорогими для некоторых проектов, и, как и все модели ML, они не гарантируют точности. Всегда будут ситуации, когда внедрение ML не является лучшим подходом. Как же руководители проектов по ИИ должны оценивать, оправдывают ли потребности клиента решения на основе ML?
Ключевыми факторами для принятия решения являются:
- Необходимые входы и выходы для удовлетворения потребностей клиента: Клиент предоставляет входные данные вашему продукту, который затем выдает выходные данные. Например, плейлист Spotify, созданный с помощью ML (выход), может опираться на такие входные данные, как предпочтения пользователя, понравившиеся песни, любимые исполнители и предпочитаемые жанры.
- Комбинации входных и выходных данных: Требования клиентов различаются в зависимости от того, ожидают ли они одинаковых или разных выходов от одинаковых или разных входов. По мере роста числа возможных комбинаций входных и выходных данных, особенно в масштабе, доводы в пользу ML, а не систем на основе правил, становятся все более весомыми.
- Паттерны на входах и выходах: Распознавание закономерностей во взаимосвязи входов и выходов помогает определить правильный тип модели ML. При наличии четких закономерностей - например, при анализе отзывов клиентов для определения настроения - модели с поддержкой или полуподдержкой могут быть более экономичными, чем LLM.
- Стоимость и точность: При масштабировании вызовы LLM могут быть дорогими, а их результаты не всегда точны, даже при тонкой настройке и оперативном проектировании. В некоторых случаях контролируемые модели или нейронные сети, которые классифицируют входные данные с помощью фиксированного набора меток, или даже системы, основанные на правилах, могут быть лучшим выбором, чем LLM.
Чтобы помочь руководителям проектов оценить потребности заказчика и решить, является ли ML правильным направлением, я свел вышеизложенные соображения в простую таблицу.
| Тип потребности заказчика | Пример | Реализация ML (да/нет/зависит) | Тип внедрения ML |
|---|---|---|---|
| Повторяющиеся задачи, требующие одинакового результата при одинаковых входных данных | Автозаполнение электронной почты в онлайн-формах | Нет | Для таких результатов достаточно системы, основанной на правилах |
| Повторяющиеся задачи, требующие различных результатов для одного и того же ввода | Клиент изучает сайт и ожидает новых впечатлений при каждом повторном действии (например, при входе в систему): - Генерировать новые произведения искусства за клик - StumbleUpon (помните такой?) находит случайный новый уголок интернета | Да | - Генерация изображений LLM - Алгоритмы рекомендаций (коллаборативная фильтрация) |
| Повторяющиеся задачи, требующие одинакового или схожего результата для различных входных данных | - Оценка эссе - Выявление тем в отзывах клиентов | Зависит от | Если комбинации входных и выходных данных просты, может быть достаточно детерминированной системы, основанной на правилах. Если масштабирование приводит к слишком большому количеству комбинаций для системы, основанной на правилах, рассмотрите этот вариант: - Классификаторы - Тематическое моделирование Но только если во входных данных есть закономерности. Если закономерности отсутствуют, LLM можно использовать для разовых задач (хотя они менее точны, чем модели с супервизией). |
| Повторяющиеся задачи, требующие различных выходов для разных входов | - Ответы на запросы службы поддержки клиентов - Поисковая функциональность | Да | Без применения ОД нелегко справиться с разнообразными входными и выходными данными в масштабе. Подходы, основанные на правилах, не могут эффективно справиться с огромным количеством перестановок. Рассмотрим: - LLM с генерацией, дополненной поиском (RAG) - Деревья решений для поисковых продуктов |
| Неповторяющиеся задачи с различными результатами | Написание отзыва об отеле или ресторане | Да | До появления LLM для решения подобных задач часто требовались специально обученные модели, такие как: - Рекуррентные нейронные сети (РНС) - Сети долговременной памяти (LSTM) для предсказания следующего слова. Теперь LLM отлично подходят для этого сценария. |
Главный вывод: Не используйте световой меч, когда можно обойтись ножницами. Используйте приведенную выше матрицу для оценки потребностей клиентов, учитывая как стоимость реализации, так и точность результатов, чтобы создавать масштабируемые, точные и экономически эффективные продукты.
Шаранья Рао - менеджер по продуктам группы финтеха. Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения его работодателя или аффилированных организаций.
Южная Корея начала строительство национального центра вычислений на базе искусственного интеллекта, инвестируя 2,5 триллиона вон с целевым сроком завершения к 2028 году
Южнокорейское издание EtNews сообщает, что 3 августа в парке дата-центров Solar City в Сунане (провинция Чолла-Намдо) состоялась церемония закладки первого камня в основание Центра вычислений ИИ Кореи (KOACC). При общем объеме инвестиций в 2,5 трлн в
Шесть технологических гигантов поддерживают Linux Foundation с суммой $12,5 млн для борьбы с шумом уязвимостей в ИИ
Для борьбы с потоком низкокачественных отчетов о безопасности, генерируемых инструментами автоматизации на базе ИИ, шесть крупных технологических компаний — Anthropic, Amazon (AWS), GitHub, Google, Microsoft и OpenAI — совместно выделили 12,5 млн дол
Маск рассматривал возможность оставить OpenAI своим детям, пока Альтман давал показания
Утром генеральный директор OpenAI Сэм Альтман выступил в суде, чтобы ответить на иск бывшего сооснователя Илона Маска, оспаривающего корпоративную структуру компании.Когда его спросили об утверждении Маска о том, что другие основатели «похитили благ
2026 г. лучшие инструменты для демо-записи вокала на базе ИИ для авторов песен, создателей хуков и команд, работающих с контентом на нескольких языках! XIX.AI подготовил список высокооцененных мощных инструментов, изменивших правила игры, прошедших строгие реальные тесты. Вы найдёте подробные данные сравнения бесплатных и платных версий, комплексные рейтинги и обязательные к использованию варианты, которые помогут повысить эффективность написания и раскрыть ваш творческий потенциал. Исследуйте сейчас, чтобы найти идеальный инструмент для всех ваших задач по созданию контента!
9 инструментов
xix.ai
2026: новейшие, лучшие и самые высокооцененные инструменты для анализа конкурентов на базе ИИ для малого бизнеса! XIX.AI подготовила чрезвычайно мощную подборку, способную кардинально изменить ситуацию на рынке, которая еженедельно обновляется на основе тщательных тестов в реальных условиях и подробных рейтингов. Вы найдете здесь исчерпывающее сравнение бесплатных и платных версий, которое поможет вам определить инструменты, которые обязательно стоит попробовать, чтобы повысить свою продуктивность и получить конкурентное преимущество. Ознакомьтесь с ней прямо сейчас, чтобы найти идеальный инструмент для себя!
9 инструментов
xix.ai
2026 Latest Best Photoshop AI retouch tools for ecommerce apparel, skin cleanup, and color consistency! This top-rated curated list features powerful game-changing solutions that help you boost writing efficiency, streamline content creation, and achieve perfect visual results effortlessly. Each tool has undergone real-world tests through weekly updated rankings, complete with free vs paid comparison details. Backed by XIX.AI, it’s the must-try guide for anyone aiming to unlock your AI edge. Explore now!
10 инструментов
xix.ai
2026: новейшие и лучшие библиотеки подсказок для ИИ с высоким рейтингом, предназначенные для оптимизации всех типов рабочих процессов ChatGPT. XIX.AI подготовила мощную, революционную подборку, прошедшую тщательные тесты в реальных условиях для обеспечения максимальной производительности. Вы найдёте подробные сравнения бесплатных и платных вариантов, а также рейтинги экспертов, которые помогут вам выбрать инструменты, которые обязательно стоит попробовать, чтобы повысить свою продуктивность и раскрыть весь потенциал ИИ. Откройте для себя их прямо сейчас!
11 инструментов
xix.ai
2026 Latest Best AI Quiz Builder Platforms for Teachers, Tutors, and Cohort-Based Learning Programs! XIX.AI has curated a top-rated list of powerful game-changing tools that go through real-world tests to deliver accurate rankings. These must-try platforms help boost writing efficiency, streamline content creation, and simplify quiz design across all learning scenarios. Explore now to discover your perfect tool for unlocking your AI edge in teaching!
13 инструментов
xix.ai
2026 года: лучшие инструменты для проверки пул-реквестов с помощью ИИ для команд GitHub — уже здесь, на XIX.AI! В этом тщательно отобранном списке, получившем высокие оценки, представлены мощные революционные решения, которые оптимизируют рефакторинг, исправление ошибок и выявление уязвимостей в безопасности во всех рабочих процессах команды. Воспользуйтесь сравнением бесплатных и платных инструментов, а также результатами реальных тестов и подробными рейтингами, которые помогут вам найти идеальный инструмент, значительно повышающий производительность. Ознакомьтесь с ними прямо сейчас, чтобы раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта!
12 инструментов
xix.ai
Interesting framework, but I wonder how they define 'outperform'? In my experience, traditional methods often win when data is scarce. 🤔 #AIvsTraditional
