At starte et nyt maskinlæringsprojekt bringer et sus af entusiasme, og det kan være ret fristende at springe direkte ud i den dybe ende. Der er masser af de nyeste banebrydende modeller eller komplekse algoritmer, som du måske har læst om. De lover banebrydende resultater, og det er en svær opgave at undgå fristelsen til at eksperimentere med dem.  Enhver moderne iværksætter er ivrig efter at teste state-of-the-art teknikker og fremvise sofistikerede (og succesfulde) projekter for samfundet. Alligevel kan denne entusiasme, selvom den er god, nogle gange tage betydelig tid, når du finjusterer hyperparametre og støder på vanskeligheden ved at implementere komplekse modeller.  I denne proces er der et hovedspørgsmål, der skal stilles:  Hvordan måler vi egentlig effektiviteten af vores model?  At finde ud af, om kompleksiteten af vores model er berettiget, eller om ydeevnen virkelig er overlegen, kan være udfordrende. Dette sker, når der   Her bliver det meget vigtigt at have en basismodel. En basislinje giver det væsentlige referencepunkt - det er ligetil, hurtigt at bygge og i sagens natur kan forklares. Overraskende nok kan en basismodel, som måske kun tager 10 % af den samlede udviklingsindsats, ofte opnå op til 90 % af den ønskede ydeevne, hvilket giver en yderst effektiv vej til rimelige resultater. ikke er noget enklere referencepunkt.  Ideen om at starte simpelt er ikke kun en nem tilgang for begyndere - det er en grundlæggende praksis, der forbliver relevant på alle stadier af en datavidenskabskarriere. Det er en jordforbindelsesmekanisme og en god påmindelse om at balancere vores ambition om kompleksitet med det praktiske ved klare, letforståelige og håndterbare løsninger.  Forståelse af basismodeller  En basismodel er   der bruges til at løse et problem. Typisk inkluderer disse modeller lineær regression for kontinuerlige resultater eller logistisk regression for kategoriske resultater. For eksempel kan en lineær regression forudsige aktieafkast baseret på historiske kursdata, mens logistisk regression kan klassificere kreditansøgere som høj eller lav risiko. den mest grundlæggende version,  Denne tilgang adskiller sig fra mere komplekse modeller som neurale netværk eller ensemblemetoder, som, selvom de er kraftfulde, kan gøre det sværere at forstå problemet og øge den tid, der er nødvendig for udvikling på grund af deres kompleksitet og betydelige beregningsressourcer.   Fordele ved at starte med en basismodel   Benchmarking  Benchmarking er et meget vigtigt indledende skridt i udviklingen af enhver ML-model. Når du opsætter en basismodel, etablerer du en grundlæggende præstationsmåling, som alle modellerne, der kommer efter (som normalt er mere komplekse) skal overgå for at retfærdiggøre deres kompleksitet og ressourceforbrug. Denne proces er ikke kun en stor fornuftskontrol, men begrunder også dine forventninger og giver dig et klart mål for fremskridt.  Forestil dig f.eks. at udvikle en model til at forudsige tendenser på de finansielle markeder ved at bruge et simpelt glidende gennemsnit (SMA) som udgangspunkt. Denne SMA kan bruge kortsigtede historiske data til at forudsige fremtidige aktiekurser, hvilket opnår en indledende nøjagtighed på 60 % ved korrekt prognose af markedsbevægelser. Denne model sætter derefter benchmark for eventuelle avancerede modeller, der følger. Hvis en sofistikeret model, såsom et LSTM-netværk (Long Short-Term Memory) senere udvikles og opnår en nøjagtighed på 65 %, kan præstationsstigningen måles præcist i forhold til den oprindelige 60 % baseline.  Denne sammenligning er afgørende for at afgøre, om forbedringen på 5 % i nøjagtighed retfærdiggør den yderligere kompleksitet og beregningsmæssige krav til LSTM. Uden en baseline som denne bliver det udfordrende at træffe informerede beslutninger om skalerbarhed og praktisk anvendelse af mere komplekse modeller.  Denne tilgang til benchmarking sikrer, at forbedringer af modelkompleksitet er berettigede og vil resultere i reelle forbedringer, alt imens udviklingsprocessen tilpasses til effektive resultater.   Omkostningseffektivitet  At følge en omkostningseffektiv tilgang i ML er nøglen. Især når du sætter et mål om at afstemme dine processer med principper, der sætter   Når du starter med en basismodel, reducerer du de ressourcer og tid, der kræves til indledende modeludvikling og -test. Det betyder hurtig prototyping – og det er afgørende for øjeblikkelig feedback og iterative forbedringer. maksimering af værdi og samtidig minimerer spild som en prioritet.  Med denne baseline kan enhver kompleksitet, du tilføjer, nu evalueres omhyggeligt.  For eksempel, hvis du vil lave overgangen til en mere kompleks algoritme som en vektorautoregression (VAR) og opdager, at den kun marginalt øger prognosenøjagtigheden, skal du genoverveje, om denne lille forbedring faktisk retfærdiggør de yderligere beregningskrav og kompleksitet. Svaret kan være nej. Så forbliver den enklere model den mere omkostningseffektive løsning.  Ved at fokusere på omkostningseffektivitet sikrer du, at ressourcerne bliver brugt effektivt og opnår mere end blot tekniske forbedringer. Det leverer også praktiske, værdiskabende løsninger, der er berettigede med hensyn til ydeevneforbedring og ressourceallokering. På denne måde er hver investering i modelkompleksitet berettiget, hvilket bidrager til de overordnede projektmål uden udgifter, der er ude af proportioner.   Gennemsigtighed og fortolkning  I sektorer som finans, hvor beslutninger skal overholde strenge regulatoriske standarder, er gennemsigtigheden af modeller ikke kun en forretningsmæssig fordel. Det er en strategisk tilgang, der væsentligt hjælper i processen med at overholde regler og letter kommunikationen med interessenter, som måske ikke har en (dyb) teknisk baggrund.  Lad os tage vores SMA-model. Det er let at fortolke, fordi dets output er direkte relateret til inputdataene. Dette gør det nemt at forklare, hvordan hvert input påvirker det forudsagte resultat. Når beslutninger baseret på modellens prognoser skal begrundes over for eksterne regulatorer eller internt over for ikke-tekniske teammedlemmer, er denne enkelhed nøglen til dine processer.  Hvis der sættes spørgsmålstegn ved en beslutning baseret på SMA-modellens prognoser, giver modellens gennemsigtighed mulighed for en hurtig og enkel forklaring af logikken bag dens arbejde. Dette kan hjælpe med reguleringsgennemgange og revisioner og forbedre tilliden og adoptionen blandt brugere og beslutningstagere. Desuden, efterhånden som modelkompleksiteten øges, for eksempel ved at flytte til mere komplekse algoritmer som ARIMA eller VAR-modeller for mere nuancerede forudsigelser, bliver fortolkningen af den indledende SMA-baseline et benchmark for, hvilket niveau af forklaring du skal præsentere.  Ved at bruge regressorer som karakteristika for egenskaber eller SHAP-værdier kombineret med mere komplekse modeller, forbliver udviklingen af enhver yderligere modelydelse gennemsigtig. Dette hjælper med at formålet med sikkerhedsproceduren ikke kasseres for mere avancerede modeller. Pointen med den simple basismodel er altid at implementere betingelsen om, at den overordnede struktur og betydning bibeholdes, selvom kompleksitetsniveauet stiger. Dette sikrer bestemmelser om overholdelse og kommunikation, der vil være effektive.   Risikostyring  Risikostyring er et andet vigtigt aspekt ved udvikling af maskinlæringsmodeller, især i sektorer som finans, hvor nøjagtige og pålidelige prognoser har indflydelse på beslutningstagning. At have en simpel basismodel er en fantastisk strategi til at styre disse risici.  En ligetil baseline giver et forståeligt udgangspunkt, som giver dig mulighed for gradvist (og sikkert) at tilføje forbedringer til modelkompleksiteten.  For eksempel danner SMA-modellen (mens den er grundlæggende) et solidt grundlag for at finde underliggende mønstre og potentielle anomalier i aktiekursbevægelser. Brug af det hjælper med at identificere tidlige tegn på volatilitet eller unormal markedsadfærd. At gøre det er afgørende, at undgå betydelige økonomiske risici, før du implementerer mere komplekse forudsigende algoritmer.  Desuden minimerer brugen af en basismodel risikoen for overfitting. Det er en almindelig faldgrube i finansiel modellering. Overtilpasning sker, når en model er for finjusteret til historiske data og fanger støj i stedet for det underliggende mønster. På grund af dette kan du få vildledende forudsigelser og få upålidelige handelsstrategier som et resultat. En enklere model med færre parametre er mindre udsat for dette problem, hvilket sikrer, at de forudsigelser, den tilbyder, generelt er anvendelige på usete data.  Med stigende kompleksitet, efterhånden som SMA udvikler sig på den lille glidende gennemsnitsmodel som ARIMA og VAR bliver mere kompleks, kan SMAs enkle struktur hjælpe os med systematisk at overveje effektiviteten af hver tilføjet kompleksitet. Denne trinvise forbedring af kompleksiteten hjælper med at bevare kontrollen over modellens ydeevne og sikrer, at hvert ekstra kompleksitetslag giver en klar fordel og ikke medfører uberettiget risiko.  Denne systematiske tilgang til eskalering af modelkompleksitet hjælper med at forstå, hvordan ændringer i modellen påvirker dens adfærd og pålidelighed. Det sikrer også, at risiciene altid styres godt. Når du starter med en simpel baseline og omhyggeligt kontrollerer hvert udviklingstrin, sikrer du, at prognosemodellerne forbliver både kraftfulde og sikre, og understøtter økonomisk beslutningstagning.   Nøgleovervejelser ved implementering af basismodeller  For at vælge den bedst egnede basismodel skal du forstå forretningsproblemet og datakarakteristika. For eksempel kan tidsserieforudsigelser for finansielle markeder starte med en ARIMA-model som en baseline for at fange tidsmæssig dynamik på en enkel måde. Datakvalitet og forbehandling spiller også nøgleroller; selv den enkleste model kan fungere dårligt, hvis den tilføres utilstrækkelige eller dårligt forbehandlede data.  Og endelig er det vigtigt at vide, hvornår man skal skifte fra en baseline til en mere kompleks model. Denne beslutning bør styres af trinvis testning og validering i overensstemmelse med Agiles iterative tilgang.   For at opsummere  At starte dine maskinlæringsprojekter ved at introducere en simpel basismodel er ikke kun et foreløbigt trin. Det er en strategi. En strategi, der stemmer overens med Agile-metoder, der fremmer effektivitet, effektivitet og tilpasningsevne. At nærme sig dit projekt på denne måde kan forbedre projektresultaterne betydeligt ved at sikre, at hver stigning i kompleksitet er berettiget og tilføjer håndgribelig værdi. At omfavne enkelhed er en stærk ting. Det er en særlig god strategi inden for områder som finans, hvor beslutninger skal være hurtige.

Arweave

Read My Stories

Denne lyd er produceret på historiens originalsprog!

Begyndende enkelt: Den strategiske fordel ved basismodeller i maskinlæring

About Author

KOMMENTARER

HÆNG TAGS

DENNE ARTIKEL BLEV PRÆsenterET I

Related Stories

Meet MinIO: The HackerNoon Company of the Week

Meet KuCoin Community Chain: HackerNoon Company of the Week

Meet Octopus Network: HackerNoon Company of the Week

Meet Bybit: HackerNoon Company of the Week

Meet MinIO: The HackerNoon Company of the Week

Meet KuCoin Community Chain: HackerNoon Company of the Week

Meet Octopus Network: HackerNoon Company of the Week

Meet Bybit: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps