ML（機械学習）推定器が遅い収束速度でも有用である理由は以下と考えられます。
非パラメトリックモデル: ML推定器は非パラメトリックモデルであり、複雑な関係性やパターンを捉えることができます。そのため、従来よりも柔軟性が高く多様なデータセットに適応します。
一般化能力: 遅い収束速度でもML推定器は十分大きなデータセットから一般的かつ信頼性高く予測・推論を行うことができます。これによって現実世界で発生しうるさまざまな条件下で優れた成果を出すことが可能です。
バイアス補正: 遅い収束速度ではバイアス問題も発生しやすいですが、ML推定器ではバイアス補正手法を導入することで一貫した結果や信頼区間を得られるため有益です。
以上から見てわかる通り、「遅さ」だけでは判断せず、「柔軟性」「一般化能力」「バイアス補正」という側面からML推定器は重要かつ有益だと言えます。