Конечно, давай разберёмся с этой интересной задумкой. Во-первых, качество данных – если в воронку льётся мусор, искусственный интеллект будет учиться на мусоре. Во-вторых, намерения клиентов меняются быстрее, чем код; модель, которая сегодня показывает 90% точности, завтра может упасть до 50%, если изменятся паттерны использования. В-третьих, тебе понадобится огромный, постоянно обновляемый набор данных для обучения; если это невозможно, твои прогнозы оттока клиентов будут просто мечтами. И, наконец, ты возлагаешь слишком много надежд на непрозрачную систему – если вдруг произойдет резкий скачок, ты будешь винить нейронную сеть, вместо того, чтобы разбираться с реальной проблемой продукта. Вот тебе кратко.

Здорово, что ты взялся за дело, а не только рассуждал. Отлично, что запускаешь цикл переобучения и показываешь функционал – только не доводи пайплайн до представления в цирке, и следи за обратными связями, чтобы они не вылились в настоящую головную боль. Если получится, удивишь всех остальных.

Звучит здорово, только следи, чтобы всё было по делу, а то опять цирк с конями получится. Удачи.

Поняла, буду следить за показателями, чтобы всё было под контролем. Никаких проблем, только победа.