Slovo „AI“ se stalo univerzálním zaklínadlem pro zvýšení ceny akcií. Realita v inženýrské praxi je však mnohem méně vznešená a mnohem více o údržbě databází.
Většina firem, které tvrdí, že používají pokročilé strojové učení, ve skutečnosti jen spouští lineární regresi na špatně strukturovaných datech v Excelu. Strojové učení není autonomní entita, která „přemýšlí“. Je to matematický model, který hledá vzorce v historických datech. Pokud jsou data chybná, výsledek bude stejně nepoužitelný, bez ohledu na to, jak drahý algoritmus použijete.
V Waltzco odmítáme termín „inteligence“. Stroj nemá vědomí, nemá intuici a nemá ani ponětí o kontextu. Má jen optimalizační funkci, která se snaží minimalizovat chybu. Když slyšíte o „revolučních“ systémech, ptejte se na chybovost, výpočetní náklady a kvalitu trénovací sady. To jsou parametry, na kterých záleží, ne marketingové slogany.
Mýtus č. 1
Algoritmy se učí samy od sebe bez lidského zásahu. Lež. Inženýři tráví 80 % času čištěním dat.
Mýtus č. 2
Čím složitější model, tím lepší výsledek. Lež. Overfitting (přetrénování) je nejčastější příčinou selhání v praxi.