Преимущества

Когда выбирают графовые модели вместо llm и глубокого обучения?

Фактор	Графовые модели (MBayes)	LLM и Нейросети
Прозрачность	Высокая (Логика видна)	"Черный ящик"
Изменения данных	Да, байесовское обновление	Нет, требует новой версии
Моделирование вероятностных величин	Вероятностные выводы	Нет
Причинно-следственные связи	Да	Нет
Данные	Мнение экспертов / любые данные	Требует "большие" данные
Стоимость	Низкая (без GPU и big data)	Высокая (GPUs и облако)
Скорость разработки	Дни/недели	Месяцы (training & tuning)
Соответствие требованиям регуляторов	Легко проверяются	Невозможно проверить (галюцинации)
Поддержка / Обслуживание	Отраслевые специалисты	МL-разработчики, программисты
Умение программировать	Не требуется	Необходимо

Сохраните LLM и глубокое обучение для того, что они делают особенно хорошо: неструктурированный текст, изображения, речь или генерация открытого текста/изображений.

Для структурированной, высокоэффективной логики принятия решений - риски, диагностика, операционный действия, конплайенс, стратегия - байесовские сети не просто "дешевле" или "быстрее"; это единственная технология, которая дает вам доверие, причинно-следственные связи, контроль и устойчивую рентабельность инвестиций.

Выберите инструмент, который соответствует бизнес-проблеме. Выберите байесовские сети.