Какие ML-модели, кроме LLM, ты знаешь с точки зрения бизнес-применения?

Для бизнес-задач применяют линейные модели, деревья и бустинг, кластеризацию, рекомендательные алгоритмы, модели временных рядов и компьютерного зрения. Выбор начинается с задачи и данных.

Классификация помогает оценить вероятность оттока или мошенничества, регрессия — прогнозировать числовой показатель, кластеризация — находить группы клиентов. Рекомендательные модели ранжируют товары, временные ряды прогнозируют спрос, CV обрабатывает изображения. Отделяйте модель от бизнес-решения: хорошая метрика на выборке не гарантирует пользу после внедрения. Важны стоимость ошибок, смещение данных, интерпретируемость и контроль качества во времени.