тут ключ в том, что сначала система строит прогноз (априорная вероятность), а потом получает фидбек (апостериорная вероятность). и следующий прогноз станет точнее.

короче, её учить надо -- просто говорить ей, ошиблась она с профпригодностью или нет и что не учла, если ошиблась (новый вопрос вводить). фидбэк от работодателя?

в какой-то момент доверительный интервал становится приемлемым и оценка, стало быть, тоже.

если фидбэк работодателя содержит несколько шкал типа "вежливость", "опрятность", хуёмоё, то такая машинка будет по вводным давать прогноз и по этим величинам тоже.

но её надо учить, и довольно большими выборками (десятки опытов на вопрос).