Учимся на ошибках

[ny_quant]

Никак не мог депозитировать чек по телефону. Раз 6 не получилось - adjust lightening даже когда я делал фото на улице среди ясного дня. Разозлился страшно - уже быстрее было в банк съездить. Потом долго рассматривал чек и много думал.

Пришел к выводу, что собственно чек обрамлен типа в голубую рамочку. Но пришел он как часть обыкновенного письма, от остальной части которого я его оторвал вдоль имевшейся перфорации. Перфорация по качеству напоминала советскую туалетную бумагу, т.е. оторвалось не совсем ровно. Внимательно приглядевшись, я заметил, что кроме того ширина белого поля за пределами голубой рамочки больше чем с другой, гладкой, стороны.

Чертыхнувшись, я решил что чем черт не шутит, взял ножницы и как мог аккуратно (но на самом деле не очень, потому что руки-крюки) обрезал чек вдоль рамочки. После чего депозит прошел с первого раза.

Я, конечно, понимаю что качество фотографии там внутре проверяет ИИ, а не хрен собачий. Только не пойму почему оно мне не могло выдать осмысленное сообщение об ошибке если оно такое умное.

Comments

[nefedor.livejournal.com]

Да, это понятно, что в random forest указать конкретную причину нельзя.
Тем не менее, это ограниченное мЫшление разработчика. А если посмотреть our of the box, то вполне понятно, что засвеченная, нечеткая фотка или нарушенная геометрия приведут к фэйлу. И ничего не мешает этим дата саентистам посмотреть статистику по файлам и попытаться выделить очевидные 3-4 проблемы. Причём, очевидно, это будет мета-проект к написанию тех самых рандомных деревьев.
Вот и получается, что кастомер всегда прав ;)

[malyj-gorgan.livejournal.com]

Ну, где то так мы и действуем: классификатор отдельно, поиск параметров, по каким это происходит, отдельно. Но это даже не мета проект, а просто отдельный проект относитльно написания тех самых деревьев. Фактически, ищешь параметры, по которым та или иная фотография (в примере нйкванта)) выделяется из толпы и радостно говоришь кастомеру "вот твоя панамка причина" Но вы же понимаете, что в случае с NN или ensemble методами, будут постоянные ситуации, когда вон эта фотка не проходит по причине кривизны обрезания, а вот эти десять, настолько же криво обрезанные, проходит. Вернее, такие ситуации не "будут", они уже есть, и кастомеры на них обижаются еще больше, чем не на них.

Фактически, единственный метод относительно надежно сообщать проблемы, это на всякий ML метод строить параллельный rule-based, который будет эти правила и генерировать, когда оба метода ловят проблему. Если МЛ ловит, а набор правил не ловит, то пишем что то случайное. Тут есть отдельная лажа, чисто бизнес плана: начальство на стороне кастомера посмотрит на то, что у тебя почти все причины простые и понятные (нечеткое фото, криво обрезали, горизонт завален) и решит, что нефиг тебе платить многоденег за сервис, можно и самому такую хрень забабахать, и уйдет от тебя. А к тому времени, когда обнаружится, что ихний in-house классификатор в разы хуже твоего, менять уже будет поздно, так и будут жить. Ну не признавать же начальству свои собственные ошибки!

[nefedor.livejournal.com]

Да, все так.
Но здесь Вы описали прямо серьезный рисерч по поводу причин отказов, а требуется минимальный набор очевидных.
К тому же, не обязательно указывать конкретную причину из списка, достаточно вывалить весь список.

[malyj-gorgan.livejournal.com]

Вы описали то, что я в изначальном комменте описал единственным мне известным подходящим термином с использованием обсценной лексики.
А дурацкие принципы внутри говорят, что если чего делаешь, то делай хорошо.
Возникает диссонанс, стресс и прочее желание поругаться

[nefedor.livejournal.com]

«Дурацкие принципы» - это перфекционизм. Таки да, иногда он не полезен.