⭐️ Прогноз устарел. Что дальше?
⭐️ Прогноз устарел. Что дальше? Для технологического прогнозирования это нормальная ситуация: меняются условия – меняются и возможные сценарии будущего. Постоянно собирать экспертов и заново пересматривать каждую траекторию долго. Часть этой работы можно передать математическим моделям. Возьмем корпоративные инвестиции в ИИ. За 2013–2025 годы они выросли с $14,6 до $581,7 млрд, пережив по пути и резкий спад, и новый взлет. Линейная модель на таком ряду дает среднюю ошибку 28,3%. Двухслойная нейросеть – около 5%. Кажется, вывод очевиден: чем сложнее модель, тем лучше прогноз. Но нет. На небольшом объеме данных компактная модель может оказаться надежнее огромной нейросети. А современные ИИ-модели становятся особенно полезны там, где нужно одновременно учитывать множество данных, индикаторов и возможных сценариев. Поэтому задача модели – посчитать возможное. Задача эксперта – понять, что из этого действительно имеет смысл. Так сегодня и работает сценарное прогнозирование: не поиск одной версии будущего, а проверка нескольких возможных траекторий. #В_порядке_информации ⭐️ Не обновляется лента? Мы в MAX