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).
это я понял )) тут высшей математики не требуется, чтобы осознать здравым смыслом )) я имею ввиду именно систему с фидбэком по реально успешным персонажам из жизни.
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png)
timeasmymeasure
no subject
Date: 2010-03-08 01:03 am (UTC)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).
no subject
Date: 2010-03-08 01:24 am (UTC)no subject
Date: 2010-03-08 01:33 am (UTC)