Вы могли бы с уверенностью возразить, что прогностическим машинам для улучшения работы нужно хранить данные за прошедший период? Это неоднозначная тема. Прогностика работает лучше всего, если добавление новых данных не слишком меняет алгоритмы – стабильность возникает в результате правильного применения статистики. Когда вы используете данные обратной связи для улучшения алгоритма, самое главное заключается в том, когда именно прогнозируемое событие разворачивается само по себе. Например, если спрос на йогурт внезапно меняется вместе с демографическими показателями или другими условиями, новые данные помогут улучшить алгоритм. Однако это произойдет только в случае, если в результате перемен «старые данные» теряют значение для прогноза.
