
166 | Глава 6
Рис. 6.1. Кривая обучения модели наивного байесовского классификатора (слева)
и SVM-модели (справа). Источник: scikit-learn (https://oreil.ly/QA52c)
получить при увеличении объемов обучающих данных, но она может дать вам по-
нять, стоит ли вообще ожидать какого-либо прироста при добавлении этих данных.
Я как-то столкнулась с ситуацией, когда команда сравнивала простую нейросеть
с моделью коллаборативной фильтрации для задачи составления рекомендаций.
В автономном режиме оценки модель коллаборативной фильтрации показала луч-
шие результаты. При этом простая нейросеть способна обновляться с каждым вхо-
дящим образцом ...