L'inici d'un nou projecte d'aprenentatge automàtic comporta una gran entusiasme i pot ser força temptador saltar directament al final. Hi ha molts dels últims models d'avantguarda o algorismes complexos que potser haureu llegit. Prometen resultats innovadors i evitar la temptació d'experimentar amb ells de seguida és una tasca difícil.  Qualsevol emprenedor modern té ganes de provar tècniques d'última generació i mostrar projectes sofisticats (i d'èxit) a la comunitat. No obstant això, aquest entusiasme, tot i que és bo, de vegades pot trigar un temps important a mesura que afineu els hiperparàmetres i trobeu la dificultat d'implementar models complexos.  En aquest procés, hi ha una pregunta principal que cal fer-se:  Com mesurem realment l'eficàcia del nostre model?  Esbrinar si la complexitat del nostre model està justificada o si el rendiment és realment superior pot ser un repte. Això passa quan   Aquí, tenir un model de referència esdevé molt important. Una línia de base proporciona aquest punt de referència essencial: és senzill, ràpid de construir i inherentment explicable. Sorprenentment, sovint un model de referència, que només pot suposar el 10% de l'esforç total de desenvolupament, pot assolir fins al 90% del rendiment desitjat, produint un camí altament eficient cap a resultats raonables. no hi ha un punt de referència més senzill.  La idea de començar senzill no és només un enfocament fàcil per als principiants, sinó que és una pràctica fonamental que es manté rellevant en totes les etapes d'una carrera en ciències de dades. És un mecanisme de connexió a terra i un gran recordatori per equilibrar la nostra ambició de complexitat amb els aspectes pràctics de solucions clares, fàcils d'entendre i manejables.  Comprensió dels models de referència  Un model de referència és   que s'utilitza per abordar un problema. Normalment, aquests models inclouen regressió lineal per a resultats continus o regressió logística per a resultats categòrics. Per exemple, una regressió lineal pot predir la rendibilitat de les accions basant-se en dades històriques de preus, mentre que la regressió logística pot classificar els sol·licitants de crèdit com a risc alt o baix. la versió més bàsica  Aquest enfocament difereix dels models més complexos com les xarxes neuronals o els mètodes de conjunt, que, tot i ser potents, poden dificultar la comprensió del problema i augmentar el temps necessari per al desenvolupament a causa de la seva complexitat i recursos computacionals importants.   Beneficis de començar amb un model de referència   Benchmarking  El benchmarking és un pas inicial molt important en el desenvolupament de qualsevol model d'ML. Quan configures un model de referència, estableixes una mètrica de rendiment fonamental que tots els models que vénen després (que solen ser més complexos) han de superar per justificar la seva complexitat i consum de recursos. Aquest procés no només és una gran comprovació de seny, sinó que també fonamenta les vostres expectatives i us ofereix una mesura clara del progrés.  Per exemple, imagineu-vos desenvolupar un model per predir les tendències del mercat financer utilitzant una mitjana mòbil simple (SMA) com a línia de base. Aquesta SMA podria utilitzar dades històriques a curt termini per predir els preus futurs de les accions, aconseguint una precisió inicial del 60% en la previsió correcta dels moviments del mercat. A continuació, aquest model estableix la referència per als models avançats que segueixen. Si més tard es desenvolupa un model sofisticat, com ara una xarxa de memòria a curt termini (LSTM), i aconsegueix una precisió del 65%, l'increment de rendiment es pot mesurar amb precisió amb la línia de base inicial del 60%.  Aquesta comparació és crucial per determinar si la millora del 5% en la precisió justifica la complexitat addicional i les demandes computacionals del LSTM. Sense una línia de base com aquesta, prendre decisions informades sobre l'escalabilitat i l'aplicació pràctica de models més complexos esdevé un repte.  Aquest enfocament de l'anàlisi comparativa garanteix que les millores a la complexitat del model estiguin justificades i donaran lloc a millores reals, tot alhora que el procés de desenvolupament s'alinea amb els resultats efectius.   Cost-efectivitat  Seguir un enfocament rendible en ML és clau. Sobretot quan us plantegeu l'objectiu d'alinear els vostres processos amb principis que posin   Quan comenceu amb un model de referència, reduïu els recursos i el temps necessaris per al desenvolupament i proves inicials del model. Això significa un prototipat ràpid, i això és essencial per obtenir comentaris instantanis i millores iteratives. el màxim valor alhora que minimitzen els residus com a prioritat.  Amb aquesta línia de base, ara es pot avaluar acuradament qualsevol complexitat que afegiu.  Per exemple, si voleu fer la transició a un algorisme més complex com una autoregressió vectorial (VAR) i trobeu que només augmenta marginalment la precisió de la previsió, heu de repensar si aquesta lleugera millora justifica realment les demandes computacionals addicionals i la complexitat. La resposta podria ser no. Aleshores, el model més senzill segueix sent l'opció més rendible.  En centrar-vos en la rendibilitat, us assegureu que els recursos s'utilitzen de manera eficient i aconseguiu més que millores tècniques. A més, ofereix solucions pràctiques i de valor afegit que es justifiquen en termes de millora del rendiment i assignació de recursos. D'aquesta manera, es garanteix cada inversió en la complexitat del model, la qual cosa contribueix als objectius generals del projecte sense despeses desproporcionades.   Transparència i interpretabilitat  En sectors com el financer, on les decisions s'han d'adherir a estrictes normes reguladores, la transparència dels models no és només un avantatge empresarial. És un enfocament estratègic que ajuda significativament en el procés de compliment de la normativa i facilita la comunicació amb els grups d'interès que potser no tenen una (profunda) formació tècnica.  Prenem el nostre model SMA. És fàcilment interpretable perquè les seves sortides estan directament relacionades amb les dades d'entrada. Això fa que sigui fàcil explicar com influeix cada entrada en el resultat previst. Quan les decisions basades en les previsions del model s'han de justificar davant dels reguladors externs o internament als membres de l'equip no tècnics, aquesta senzillesa és clau per als vostres processos.  Si es qüestiona una decisió basada en les previsions del model SMA, la transparència del model permet una explicació ràpida i senzilla de la lògica del seu treball. Això pot ajudar amb les revisions i auditories normatives i millorar la confiança i l'adopció entre els usuaris i els qui prenen decisions. A més, a mesura que augmenta la complexitat del model, per exemple, passant a algorismes més complexos com els models ARIMA o VAR per a prediccions més matisades, la interpretabilitat de la línia de base SMA inicial es converteix en un punt de referència per a quin nivell d'explicació cal presentar.  Mitjançant l'ús de regressors com les puntuacions de significació de les característiques o els valors SHAP combinats amb models més complexos, el progrés de qualsevol altre rendiment del model es manté transparent. Això ajuda a que el propòsit del procediment de seguretat no es descarti per als models més avançats. L'objectiu del model de base simple és implementar sempre la condició que l'estructura i la importància generals es mantinguin fins i tot quan augmenti el nivell de complexitat. Això garanteix disposicions de compliment i comunicacions que seran efectives.   Gestió de riscos  La gestió del risc és un altre aspecte important del desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic, especialment en sectors com el financer, on les previsions precises i fiables tenen un impacte en la presa de decisions. Tenir un model de referència senzill és una gran estratègia per gestionar aquests riscos.  Una línia de base senzilla proporciona un punt de partida comprensible, que us permet afegir millores a la complexitat del model de manera gradual (i segura).  Per exemple, el model SMA (tot i que és bàsic) constitueix una base sòlida per trobar patrons subjacents i possibles anomalies en els moviments dels preus de les accions. El seu ús ajuda a identificar els primers signes de volatilitat o comportament anormal del mercat. Fer-ho és crucial, evitant riscos financers significatius abans de desplegar algorismes predictius més complexos.  A més, l'ús d'un model de referència minimitza el risc de sobreajustament. És un error comú en la modelització financera. El sobreajust es produeix quan un model està massa ajustat a les dades històriques i captura el soroll en lloc del patró subjacent. Per això, podeu obtenir prediccions enganyoses i, com a resultat, obtenir estratègies comercials poc fiables. Un model més senzill amb menys paràmetres és menys propens a aquest problema, assegurant que les prediccions que ofereix són generalment aplicables a dades no vistes.  Augmentant la complexitat a mesura que SMA avança en el model de mitjana mòbil petita com ARIMA i VAR es fan més complexos, l'estructura senzilla de SMA ens pot ajudar a considerar sistemàticament l'eficàcia de cada complexitat afegida. Aquesta millora gradual de la complexitat ajuda a mantenir el control sobre el rendiment del model, assegurant-se que cada capa de complexitat addicional ofereix un benefici clar i no comporta riscos injustificats.  Aquest enfocament sistemàtic per augmentar la complexitat del model ajuda a entendre com els canvis al model afecten el seu comportament i fiabilitat. També garanteix que els riscos estiguin sempre ben gestionats. Quan comenceu amb una línia de base senzilla i controleu acuradament cada etapa de desenvolupament, us assegureu que els models de previsió segueixen sent potents i segurs, donant suport a la presa de decisions financeres.   Consideracions clau a l'hora d'implementar models de referència  Per seleccionar el model de referència més adequat, cal entendre el problema empresarial i les característiques de les dades. Per exemple, les prediccions de sèries temporals per als mercats financers podrien començar amb un model ARIMA com a línia de base per capturar la dinàmica temporal d'una manera senzilla. La qualitat de les dades i el preprocessament també tenen un paper clau; fins i tot el model més senzill pot funcionar malament si s'alimenta amb dades inadequades o mal processades.  I, finalment, saber quan s'ha de passar d'un model de referència a un model més complex és essencial. Aquesta decisió s'ha de guiar per proves i validacions incrementals, d'acord amb l'enfocament iteratiu d'Agile.   Per resumir  Iniciar els vostres projectes d'aprenentatge automàtic mitjançant la introducció d'un model de referència senzill no és només un pas preliminar. És una estratègia. Una estratègia que s'alinea amb les metodologies àgils que promouen l'eficiència, l'eficàcia i l'adaptabilitat. Abordar el vostre projecte d'aquesta manera pot millorar significativament els resultats del projecte, assegurant-vos que cada augment de complexitat està justificat i afegeix un valor tangible. Adoptar la senzillesa és una cosa poderosa. És una estratègia especialment fantàstica en camps com les finances on les decisions han de ser ràpides.

Arweave

Read My Stories

Aquest àudio és produït a l'idioma original de la història!

Massa Llarg; Per llegir

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Començant senzill: l'avantatge estratègic dels models de referència en l'aprenentatge automàtic

About Author

COMENTARIS

Etiquetes penjant

AQUEST ARTICLE VA SER PRESENTAT A

Related Stories

Generar líders de qualitat ASAP: HackerNoon's Content-Relevant Niche Ads FTW

Startups of The Year: Meet the Emerging Tech Industry

Startups of The Year: Meet the Healthcare Industry

The Jewel Robbery at the Grand Metropolitan

Generar líders de qualitat ASAP: HackerNoon's Content-Relevant Niche Ads FTW

Startups of The Year: Meet the Emerging Tech Industry

Startups of The Year: Meet the Healthcare Industry

The Jewel Robbery at the Grand Metropolitan

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps