Когда я решаю, стоит ли использовать deep learning вместо классических методов, я в первую очередь оцениваю объем и сложность данных. Если данные имеют высокую размерность, сложные нелинейные зависимости или структурированы в виде изображений, текста или последовательностей, то глубокие нейросети могут дать значительное преимущество. Для табличных данных с умеренным количеством признаков часто классические методы показывают схожие результаты при меньшей сложности и затратах на обучение.

Проверка наличия ресурсов

Я всегда учитываю доступные вычислительные ресурсы и время на обучение. Deep learning требует мощных GPU и больших временных затрат на настройку, тогда как классические алгоритмы, например градиентный бустинг или случайный лес, быстрее обучаются и проще интерпретируются. Если ресурс ограничен или нужен быстрый прототип, я могу предпочесть классические методы, даже если потенциально DL мог бы дать чуть лучший результат.

Интерпретируемость модели

Для бизнес-проектов я оцениваю, насколько критична интерпретируемость. Если важно объяснять прогнозы стейкхолдерам, а данные позволяют построить высококачественные модели с помощью классических методов, я отдаю им предпочтение. Deep learning часто требует дополнительных инструментов интерпретации, таких как SHAP или LIME, и это добавляет сложность в объяснение результатов.

Тестирование на небольших подмножествах

Прежде чем полностью погружаться в deep learning, я делаю эксперимент на подмножестве данных. Если классическая модель уже достигает близкой к требуемой метрики точности, я рассматриваю DL как избыточный вариант. Если же точность ограничена и сложные зависимости очевидны, я начинаю исследовать нейросетевые архитектуры.

Наличие готовых архитектур

Я также учитываю, есть ли готовые pre-trained модели, которые можно использовать. Для задач компьютерного зрения или обработки текста использование глубоких сетей часто оправдано, потому что можно быстро адаптировать существующие модели и получить хороший результат без обучения с нуля.

Сочетание подходов

Иногда я комбинирую методы: использую deep learning для извлечения признаков и классические методы для финального предсказания. Такой подход позволяет балансировать между мощностью нейросетей и интерпретируемостью классических моделей.

Итоговая оценка

В итоге мое решение основано на сочетании анализа структуры данных, требований к точности, интерпретируемости, ресурсов и возможностей использовать готовые модели. Я стараюсь выбрать инструмент, который обеспечивает оптимальный баланс между сложностью, результатом и практической применимостью для бизнеса.