Линейные модели против нейросетей: инженерный подход к сложным задачам

Автор, core-разработчик open-source AutoML-фреймворка OutBoxML, критикует тренд на усложнение: нейросети и бустинг применяют там, где хватило бы регрессии или линейной формулы. Он приводит примеры из инженерной практики — полвека линейными моделями считали турбулентность, прочность и динамику конструкций.

Сегодня тот же подход работает в продакшене для страхового риска: быстро, стабильно и абсолютно прозрачно. Статья разбирает, как за скромным уравнением y = w·x + b скрывается мощный инструмент, который не уступает сложным методам в точности, но выигрывает в интерпретируемости и скорости.