شروع یک پروژه جدید یادگیری ماشینی شور و شوق را به همراه دارد و ممکن است پرش مستقیم به انتهای عمیق آن بسیار وسوسه انگیز باشد. تعداد زیادی از جدیدترین مدل‌های پیشرفته یا الگوریتم‌های پیچیده وجود دارد که ممکن است درباره‌شان خوانده باشید. آنها نوید نتایج پیشگامانه را می دهند و اجتناب از وسوسه آزمایش با آنها در همان لحظه کار دشواری است.  هر کارآفرین مدرن مشتاق آزمایش تکنیک های پیشرفته و نمایش پروژه های پیچیده (و موفق) به جامعه است. با این حال، این شور و اشتیاق، اگرچه خوب است، اما گاهی اوقات می تواند زمان قابل توجهی را برای تنظیم دقیق هایپرپارامترها و مواجهه با مشکل پیاده سازی مدل های پیچیده به خود اختصاص دهد.  در این فرآیند، یک سوال اصلی وجود دارد که باید پرسیده شود:  واقعاً چگونه اثربخشی مدل خود را اندازه گیری کنیم؟  یافتن اینکه آیا پیچیدگی مدل ما موجه است یا عملکرد واقعاً برتر است، می تواند چالش برانگیز باشد. این زمانی اتفاق می افتد که   در اینجا، داشتن یک مدل پایه بسیار مهم می شود. یک خط مبنا آن نقطه مرجع ضروری را ارائه می دهد - ساده، سریع ساخته می شود و ذاتاً قابل توضیح است. با کمال تعجب، اغلب یک مدل پایه، که ممکن است تنها 10٪ از کل تلاش توسعه را به خود اختصاص دهد، می تواند تا 90٪ از عملکرد مورد نظر را به دست آورد و یک مسیر بسیار کارآمد برای نتایج معقول ایجاد کند. هیچ نقطه مرجع ساده تری وجود نداشته باشد.  ایده شروع ساده فقط یک رویکرد آسان برای مبتدیان نیست - این یک تمرین اساسی است که در تمام مراحل یک حرفه علم داده مرتبط باقی می ماند. این یک مکانیسم زمینی و یادآوری عالی برای متعادل کردن جاه طلبی ما برای پیچیدگی با راهکارهای کاربردی راه حل های واضح، قابل درک و قابل مدیریت است.  درک مدل های پایه  مدل پایه   است که برای مقابله با یک مشکل استفاده می شود. به طور معمول، این مدل‌ها شامل رگرسیون خطی برای نتایج مستمر یا رگرسیون لجستیک برای نتایج طبقه‌بندی می‌شوند. به عنوان مثال، یک رگرسیون خطی می تواند بازده سهام را بر اساس داده های قیمت تاریخی پیش بینی کند، در حالی که رگرسیون لجستیک می تواند متقاضیان اعتبار را به عنوان ریسک بالا یا کم طبقه بندی کند. ابتدایی ترین نسخه ای  این رویکرد با مدل‌های پیچیده‌تر مانند شبکه‌های عصبی یا روش‌های مجموعه متفاوت است، که در عین قدرتمند بودن، می‌توانند به دلیل پیچیدگی و منابع محاسباتی قابل توجه، درک مسئله را دشوارتر کرده و زمان مورد نیاز برای توسعه را افزایش دهند.   مزایای شروع با یک مدل پایه   محک زدن  بنچمارک یک گام اولیه بسیار مهم در توسعه هر مدل ML است. وقتی یک مدل پایه را تنظیم می کنید، یک معیار عملکرد اساسی ایجاد می کنید که همه مدل های بعدی (که معمولاً پیچیده تر هستند) باید از آن پیشی بگیرند تا پیچیدگی و مصرف منابع خود را توجیه کنند. این فرآیند نه تنها یک بررسی عالی برای سلامت عقل است، بلکه انتظارات شما را نیز ثابت می‌کند و معیار واضحی از پیشرفت را در اختیار شما قرار می‌دهد.  برای مثال، تصور کنید که یک مدل برای پیش‌بینی روندهای بازار مالی با استفاده از میانگین متحرک ساده (SMA) به عنوان خط پایه ایجاد کنید. این SMA ممکن است از داده های تاریخی کوتاه مدت برای پیش بینی قیمت سهام آتی استفاده کند و به دقت اولیه 60 درصد در پیش بینی صحیح حرکات بازار دست یابد. سپس این مدل معیاری را برای هر مدل پیشرفته ای که در پی خواهد آمد تعیین می کند. اگر یک مدل پیچیده، مانند شبکه حافظه کوتاه مدت (LSTM) بعداً توسعه داده شود و به دقت 65٪ دست یابد، افزایش عملکرد را می توان دقیقاً در برابر 60٪ پایه اولیه اندازه گیری کرد.  این مقایسه برای تعیین اینکه آیا بهبود 5 درصدی در دقت، پیچیدگی اضافی و نیازهای محاسباتی LSTM را توجیه می‌کند، بسیار مهم است. بدون خط پایه مانند این، تصمیم گیری آگاهانه در مورد مقیاس پذیری و کاربرد عملی مدل های پیچیده تر چالش برانگیز می شود.  این رویکرد به معیارسازی اطمینان می‌دهد که پیشرفت‌ها در پیچیدگی مدل موجه هستند و منجر به پیشرفت‌های واقعی می‌شوند، در حالی که روند توسعه را با نتایج مؤثر همسو می‌کند.   مقرون به صرفه بودن  پیروی از یک رویکرد مقرون به صرفه در ML کلیدی است. به خصوص زمانی که هدفی را تعیین می کنید تا فرآیندهای خود را با اصولی هماهنگ کنید که   وقتی با یک مدل پایه شروع می کنید، منابع و زمان مورد نیاز برای توسعه و آزمایش مدل اولیه را کاهش می دهید. این به معنای نمونه سازی سریع است - و این برای بازخورد فوری و بهبودهای تکراری ضروری است. حداکثر ارزش را در نظر می گیرند و در عین حال ضایعات را به عنوان اولویت به حداقل می رساند.  با این خط پایه، هر پیچیدگی که اضافه می کنید اکنون می تواند به دقت ارزیابی شود.  به عنوان مثال، اگر می‌خواهید به الگوریتم پیچیده‌تری مانند خودرگرسیون برداری (VAR) انتقال دهید و متوجه شوید که دقت پیش‌بینی را تا حدی افزایش می‌دهد، باید تجدید نظر کنید که آیا این بهبود جزئی واقعاً نیازهای محاسباتی و پیچیدگی اضافی را توجیه می‌کند یا خیر. پاسخ ممکن است منفی باشد. سپس مدل ساده تر گزینه مقرون به صرفه تر باقی می ماند.  با تمرکز بر مقرون به صرفه بودن، اطمینان حاصل می کنید که از منابع به طور موثر استفاده می شود و به چیزی بیش از پیشرفت های فنی دست می یابید. همچنین، راه حل های عملی و ارزش افزوده ای را ارائه می دهد که از نظر بهبود عملکرد و تخصیص منابع قابل توجیه هستند. به این ترتیب، هر سرمایه گذاری در پیچیدگی مدل تضمین می شود، که بدون هزینه های نامتناسب به اهداف کلی پروژه کمک می کند.   شفافیت و تفسیرپذیری  در بخش‌هایی مانند امور مالی که در آن تصمیم‌گیری‌ها باید از استانداردهای نظارتی دقیق پیروی کنند، شفافیت مدل‌ها فقط یک مزیت تجاری نیست. این یک رویکرد استراتژیک است که به طور قابل توجهی به روند اجرای مقررات کمک می کند و ارتباط آسان تر با سهامدارانی را که ممکن است پیشینه فنی (عمیق) نداشته باشند، تسهیل می کند.  بیایید مدل SMA خود را در نظر بگیریم. به راحتی قابل تفسیر است زیرا خروجی های آن مستقیماً با داده های ورودی مرتبط هستند. این امر توضیح چگونگی تأثیر هر ورودی بر نتیجه پیش بینی شده را آسان می کند. زمانی که تصمیمات مبتنی بر پیش‌بینی‌های مدل باید برای تنظیم‌کننده‌های خارجی یا در داخل برای اعضای تیم غیرفنی توجیه شوند، این سادگی کلید فرآیندهای شما است.  اگر تصمیمی بر اساس پیش‌بینی‌های مدل SMA مورد تردید قرار گیرد، شفافیت مدل امکان توضیح سریع و ساده منطق پشت کار آن را فراهم می‌کند. این می تواند به بررسی ها و ممیزی های نظارتی کمک کند و اعتماد و پذیرش را در بین کاربران و تصمیم گیرندگان بهبود بخشد. علاوه بر این، با افزایش پیچیدگی مدل، برای مثال حرکت به الگوریتم‌های پیچیده‌تر مانند مدل‌های ARIMA یا VAR برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر، تفسیرپذیری خط پایه اولیه SMA به معیاری برای سطح توضیحی که باید ارائه کنید تبدیل می‌شود.  با استفاده از پس‌رونده‌ها مانند امتیازهای اهمیت ویژگی یا مقادیر SHAP همراه با مدل‌های پیچیده‌تر، پیشرفت هر مدل بیشتر شفاف می‌ماند. این کمک می کند تا هدف روش ایمنی برای مدل های پیشرفته تر کنار گذاشته نشود. هدف مدل پایه ساده این است که همیشه این شرط را اجرا کند که ساختار و اهمیت کلی حتی با افزایش سطح پیچیدگی حفظ شود. این امر مفاد انطباق و ارتباطات مؤثر را تضمین می کند.   مدیریت ریسک  مدیریت ریسک یکی دیگر از جنبه‌های مهم توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی است، به‌ویژه در بخش‌هایی مانند امور مالی که پیش‌بینی‌های دقیق و قابل اعتماد بر تصمیم‌گیری تأثیر دارد. داشتن یک مدل پایه ساده یک استراتژی عالی برای مدیریت این خطرات است.  یک خط مبنا ساده یک نقطه شروع قابل درک را فراهم می کند، که به شما امکان می دهد به تدریج (و ایمن) پیشرفت هایی را به پیچیدگی مدل اضافه کنید.  به عنوان مثال، مدل SMA (در حالی که پایه است) یک پایه محکم برای یافتن الگوهای اساسی و ناهنجاری های بالقوه در حرکات قیمت سهام ایجاد می کند. استفاده از آن به شناسایی علائم اولیه نوسان یا رفتار غیرعادی بازار کمک می کند. انجام این کار، اجتناب از ریسک های مالی قابل توجه قبل از استقرار الگوریتم های پیش بینی پیچیده تر، بسیار مهم است.  علاوه بر این، استفاده از یک مدل پایه، خطر بیش از حد برازش را به حداقل می رساند. این یک دام رایج در مدل سازی مالی است. تطبیق بیش از حد زمانی اتفاق می‌افتد که یک مدل خیلی دقیق با داده‌های تاریخی تنظیم شده باشد و نویز را به جای الگوی زیربنایی ضبط کند. به همین دلیل، می‌توانید پیش‌بینی‌های گمراه‌کننده و در نتیجه استراتژی‌های معاملاتی غیرقابل اعتماد دریافت کنید. یک مدل ساده‌تر با پارامترهای کمتر کمتر مستعد این موضوع است و اطمینان حاصل می‌کند که پیش‌بینی‌هایی که ارائه می‌دهد به طور کلی برای داده‌های دیده نشده قابل اجرا هستند.  با افزایش پیچیدگی با پیشرفت SMA در مدل میانگین متحرک کوچک مانند ARIMA و VAR، ساختار ساده SMA می تواند به ما کمک کند تا به طور سیستماتیک اثربخشی هر پیچیدگی اضافه شده را در نظر بگیریم. این بهبود گام به گام در پیچیدگی به حفظ کنترل بر عملکرد مدل کمک می‌کند، و اطمینان حاصل می‌کند که هر لایه پیچیدگی اضافی مزیت واضحی را ارائه می‌کند و خطر غیرقابل توجیهی را به همراه ندارد.  این رویکرد سیستماتیک برای افزایش پیچیدگی مدل به درک اینکه چگونه تغییرات مدل بر رفتار و قابلیت اطمینان آن تأثیر می گذارد کمک می کند. همچنین تضمین می کند که ریسک ها همیشه به خوبی مدیریت می شوند. وقتی با یک خط پایه ساده شروع می‌کنید و هر مرحله از توسعه را به دقت کنترل می‌کنید، مطمئن می‌شوید که مدل‌های پیش‌بینی قدرتمند و امن باقی می‌مانند و از تصمیم‌گیری مالی حمایت می‌کنند.   ملاحظات کلیدی هنگام اجرای مدل های پایه  برای انتخاب مناسب ترین مدل پایه، باید مشکل کسب و کار و ویژگی های داده را درک کنید. به عنوان مثال، پیش‌بینی‌های سری زمانی برای بازارهای مالی ممکن است با یک مدل ARIMA به عنوان خط پایه برای ثبت پویایی‌های زمانی به روشی ساده شروع شود. کیفیت داده و پیش پردازش نیز نقش کلیدی ایفا می کند. حتی ساده‌ترین مدل نیز می‌تواند عملکرد ضعیفی داشته باشد، اگر داده‌های ناکافی یا از پیش پردازش ضعیف تغذیه شود.  و در نهایت، دانستن زمان انتقال از یک مدل پایه به یک مدل پیچیده تر ضروری است. این تصمیم باید با آزمایش و اعتبار سنجی افزایشی، مطابق با رویکرد تکراری Agile هدایت شود.   برای جمع بندی  شروع پروژه های یادگیری ماشینی با معرفی یک مدل پایه ساده فقط یک مرحله مقدماتی نیست. یک استراتژی است. استراتژی که با متدولوژی های Agile که کارایی، اثربخشی و سازگاری را ارتقا می دهد، همسو می شود. رویکرد به پروژه شما به این روش می تواند به طور قابل توجهی نتایج پروژه را با اطمینان از اینکه هر افزایش در پیچیدگی موجه است و ارزش ملموس اضافه می کند، افزایش می دهد. پذیرش سادگی یک چیز قدرتمند است. این یک استراتژی عالی به خصوص در زمینه هایی مانند امور مالی است که تصمیمات باید سریع باشد.

Arweave

Read My Stories

این صوت به زبان اصلی داستان تولید شده است!

خیلی طولانی؛ خواندن

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

شروع ساده: مزیت استراتژیک مدل های پایه در یادگیری ماشین

About Author

نظرات

برچسب ها را آویزان کنید

این مقاله در ارائه شده است

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps