Кратко и по существу.
Фундаментальные отличия машинного обучения (ML) и традиционного программирования:
- Источник решения:
- Традиционное программирование: разработчик вручную прописывает правила/алгоритмы, которые явно преобразуют вход в выход.
- ML: алгоритм строит модель по примерам (данным), правила не кодируются напрямую, а «извлекаются» обучением.
- Представление знания:
- Правила явные и детерминированные; модель ML — параметрическая/статистическая функция, часто стохастическая.
- Адаптация и поддержка:
- Правила требуют ручного изменения при появлении новых случаев; ML адаптируется через дообучение на новых данных.
- Поведение на непредвиденных данных:
- Правила обычно ломаются на вариативных/новых паттернах; ML обобщает, но может ошибаться непредсказуемо.
- Трудозатраты:
- Правила требуют экспертизы в предметной области и ручной разработки; ML требует размеченных данных и вычислительных ресурсов.
- Объяснимость:
- Правила более прозрачны; сложные ML‑модели (например, глубокие сети) — менее интерпретируемы.
- Оценка:
- В ML результат можно оценивать количественно (точность, F1 и т.д.) на валидации; для правил тоже можно, но их оптимизация чаще эвристична.
Критерии выбора ML вместо набора правил для автоматической категоризации документов:
1. Наличие размеченных данных:
- Выбираем ML, если есть (или можно собрать) достаточная разметка: число примеров на класс $\gtrsim 100$–$1000$ (зависит от сложности). Если разметки почти нет и её собрать нельзя — правила.
2. Сложность и вариативность языка:
- Если категории зависят от семантики, синонимов, контекста, тональности или длинных скрытых паттернов — ML предпочтителен.
3. Масштаб и поддержка:
- Большое количество документов ($>10^4$) и/или большое число категорий — ML масштабируется лучше. Ручные правила тяжело поддерживать при росте.
4. Частота изменений и дрейф:
- При частых изменениях темы/стиля (concept drift) ML с регулярным дообучением проще поддерживать.
5. Точность и баланс ошибок:
- Если требуется высокая и предсказуемая F1/ROC — ML позволяет оптимизировать метрику. Если допустимы простые, прозрачные решения с гарантированными исключениями — правила.
6. Стоимость ошибок и объяснимость:
- Если критична полная объяснимость каждого решения — правила или интерпретируемые модели (лог. регрессия, правила поверх ML) предпочтительнее.
7. Редкие категории и правило‑ориентированные признаки:
- Для очень редких категорий или когда есть простые, дескриптивные сигнатуры (например, фиксированные шаблоны, номера, конкретные фразы), правила могут быть эффективнее.
8. Ресурсы на разработку:
- Если нет возможностей для сборки разметки и обучения, но есть эксперты, готовые формализовать правила — используйте правила.
9. Гибридность:
- Часто эффективен гибрид: базовые правила (чёткие кейсы) + ML для остального; или ML с пост‑правилами для критичных исключений.
Простое практическое правило принятия решения:
- Если ожидаемая ошибка правил $E_{rules}$ выше ожидаемой ошибки модели $E_{ML}$ и есть ресурсы для разметки/обучения, выбираем ML:
$$\text{если}{E}_{ML}<E_{rules}\text{и}\text{доступны данные/ресурсы}\Rightarrow \text{ML}.$$ - Иначе — набор правил или гибрид.
Рекомендации:
- Проведите пилот: размечайте небольшую выборку ($\sim 1000$ документов), обучите простую модель (Naive Bayes/лог. регрессия) и сравните с набором правил по ключевым метрикам (precision, recall, F1). Это даст практическое решение для вашего случая.