Машинаны оқытудың жаңа жобасын бастау ынта-жігерді тудырады және оның түбіне тікелей секіру өте қызықты болуы мүмкін. Сіз оқыған болуы мүмкін көптеген соңғы озық үлгілер немесе күрделі алгоритмдер бар. Олар жаңа нәтижелерге уәде береді және олармен тәжірибе жасау азғырудан аулақ болу - қиын міндет.  Кез келген заманауи кәсіпкер заманауи әдістерді сынауға және күрделі (және табысты) жобаларды қоғамдастыққа көрсетуге ынталы. Дегенмен, бұл ынта жақсы болғанымен, кейде гиперпараметрлерді дәлдеп, күрделі үлгілерді енгізу қиындықтарына тап болған кезде айтарлықтай уақытты алуы мүмкін.  Бұл процесте бір негізгі сұрақ қойылуы керек:  біз модельдің тиімділігін іс жүзінде қалай өлшейміз?  Модельіміздің күрделілігі негізделген бе немесе өнімділік шынымен жоғары ма, соны анықтау қиын болуы мүмкін. Бұл   Мұнда базалық үлгінің болуы өте маңызды болады. Базалық сызық осы маңызды анықтамалық нүктені береді - ол қарапайым, тез құрастырылады және табиғи түрде түсіндіріледі. Бір таңқаларлығы, жалпы әзірлеу күшінің тек 10%-ын ғана алатын базалық модель қажетті нәтиженің 90%-ға дейін жетуі мүмкін, бұл ақылға қонымды нәтижелерге жоғары тиімді жол береді. қарапайым сілтеме нүктесі болмаған кезде орын алады.  Қарапайым бастау идеясы жаңадан бастағандар үшін оңай әдіс емес — бұл деректер ғылымы мансабының барлық кезеңдерінде өзекті болып қалатын іргелі тәжірибе. Бұл күрделілікке деген амбициямызды түсінікті, түсінуге оңай және басқарылатын шешімдердің практикалық мүмкіндіктерімен теңестірудің негізгі механизмі және тамаша ескертуі.  Базалық модельдерді түсіну  Базалық үлгі - мәселені шешу үшін қолданылатын   . Әдетте, бұл үлгілер үздіксіз нәтижелер үшін сызықтық регрессияны немесе категориялық нәтижелер үшін логистикалық регрессияны қамтиды. Мысалы, сызықтық регрессия бағаның тарихи деректеріне негізделген акциялардың кірістерін болжай алады, ал логистикалық регрессия несиеге үміткерлерді жоғары немесе төмен тәуекел ретінде жіктей алады. ең негізгі нұсқа  Бұл тәсіл нейрондық желілер немесе ансамбльдік әдістер сияқты күрделі модельдерден ерекшеленеді, олар күшті болғанымен, күрделілігі мен маңызды есептеу ресурстарына байланысты мәселені түсінуді қиындатады және әзірлеуге қажетті уақытты арттырады.   Базалық үлгіден бастаудың артықшылықтары   Бенчмаркинг  Бенчмаркинг – кез келген ML моделін әзірлеудегі өте маңызды бастапқы қадам. Негізгі үлгіні орнатқанда, күрделілігі мен ресурстарды тұтынуын негіздеу үшін кейін келетін барлық үлгілер (әдетте күрделірек) асып түсетін негізгі өнімділік көрсеткішін орнатасыз. Бұл процесс ақыл-ойдың дұрыстығын тексеру ғана емес, сонымен қатар сіздің үміттеріңізді негіздейді және прогрестің нақты өлшемін береді.  Мысалы, базалық мән ретінде қарапайым жылжымалы орташа мәнді (SMA) пайдалана отырып, қаржы нарығының трендтерін болжау үлгісін әзірлеуді елестетіңіз. Бұл SMA нарықтық қозғалыстарды дұрыс болжауда 60% бастапқы дәлдікке қол жеткізе отырып, болашақ акциялар бағасын болжау үшін қысқа мерзімді тарихи деректерді пайдалана алады. Содан кейін бұл модель кейінгі кез келген кеңейтілген үлгілер үшін эталонды орнатады. Ұзақ қысқа мерзімді жад (LSTM) желісі сияқты күрделі үлгі кейінірек әзірленсе және 65% дәлдікке жетсе, өнімділік өсімін бастапқы 60% бастапқы деңгейге қарсы дәл өлшеуге болады.  Бұл салыстыру дәлдіктің 5% жақсаруы LSTM қосымша күрделілігі мен есептеу талаптарын ақтайтынын анықтау үшін өте маңызды. Мұндай базасыз, неғұрлым күрделі үлгілердің масштабталатындығы және практикалық қолданылуы туралы негізделген шешімдер қабылдау қиынға соғады.  Бенчмаркингке бұл тәсіл үлгі күрделілігін жақсартудың ақталғанына және нақты жақсартуларға әкелетініне көз жеткізеді, сонымен бірге әзірлеу процесін тиімді нәтижелерге сәйкестендіреді.   Шығындық тиімділік  ML-де үнемді тәсілді ұстану маңызды. Әсіресе, сіз өз процестеріңізді   Негізгі үлгіден бастағанда, бастапқы үлгіні әзірлеу және тестілеу үшін қажетті ресурстар мен уақытты азайтасыз. Бұл жылдам прототиптеу дегенді білдіреді және бұл жылдам кері байланыс пен қайталанатын жақсартулар үшін өте маңызды. қалдықтарды барынша азайта отырып, құндылықты арттыратын принциптермен сәйкестендіруді мақсат еткен кезде.  Осы негізгі сызықпен сіз қосқан кез келген күрделілікті мұқият бағалауға болады.  Мысалы, векторлық авторегрессия (VAR) сияқты күрделірек алгоритмге ауысқыңыз келсе және оның болжау дәлдігін шамалы ғана арттыратынын тапқыңыз келсе, бұл шамалы жақсарту іс жүзінде қосымша есептеу талаптары мен күрделілігін негіздей ме, жоқ па, соны қайта ойластырыңыз. Жауап жоқ болуы мүмкін. Сонда қарапайым модель үнемді нұсқа болып қалады.  Шығындық тиімділікке назар аудара отырып, сіз ресурстардың тиімді пайдаланылуын қамтамасыз етесіз және тек техникалық жақсартуларға ғана қол жеткізесіз. Сондай-ақ, ол өнімділікті арттыру және ресурстарды бөлу тұрғысынан негізделген практикалық, қосымша құны бар шешімдерді ұсынады. Осылайша, модель күрделілігіне салынған әрбір инвестицияға кепілдік беріледі, бұл пропорционалды емес шығындарсыз жобаның жалпы мақсаттарына ықпал етеді.   Транспаренттілік және түсіндіру  Шешімдері қатаң реттеуші стандарттарға сәйкес келетін қаржы сияқты секторларда үлгілердің ашықтығы жай ғана бизнес артықшылығы емес. Бұл ережелерді орындау процесіне айтарлықтай көмектесетін және (терең) техникалық білімі жоқ мүдделі тараптармен оңай байланыс орнатуға көмектесетін стратегиялық тәсіл.  Біздің SMA үлгісін алайық. Оны оңай түсіндіруге болады, себебі оның шығыстары кіріс деректерімен тікелей байланысты. Бұл әрбір кіріс болжамды нәтижеге қалай әсер ететінін түсіндіруді жеңілдетеді. Модельдің болжамдарына негізделген шешімдер сыртқы реттеушілерге немесе ішкі техникалық емес топ мүшелеріне негізделуі қажет болғанда, бұл қарапайымдылық процестеріңіздің кілті болып табылады.  Егер SMA моделінің болжамдарына негізделген шешім күмән тудырса, модельдің ашықтығы оның жұмысының логикасын жылдам және қарапайым түсіндіруге мүмкіндік береді. Бұл реттеуші тексерулер мен аудиттерге көмектеседі және пайдаланушылар мен шешім қабылдаушылар арасында сенім мен қабылдауды жақсартады. Сонымен қатар, үлгі күрделілігі артқан сайын, мысалы, неғұрлым нюансты болжамдар үшін ARIMA немесе VAR үлгілері сияқты күрделірек алгоритмдерге көшу, бастапқы SMA базасының интерпретациялануы сізге түсініктеменің қандай деңгейін көрсету керектігінің эталоны болады.  Күрделі үлгілермен біріктірілген мүмкіндік маңыздылық ұпайлары немесе SHAP мәндері сияқты регрессорларды пайдалану арқылы кез келген келесі үлгі өнімділігінің орындалу барысы мөлдір болып қалады. Бұл қауіпсіздік процедурасының мақсаты неғұрлым жетілдірілген үлгілер үшін жойылмауға көмектеседі. Қарапайым базалық үлгінің мәні күрделілік деңгейі артқан сайын жалпы құрылым мен маңыздылық сақталатын шартты әрқашан жүзеге асыру болып табылады. Бұл сәйкестік ережелерін және тиімді болатын коммуникацияларды қамтамасыз етеді.   Тәуекелдерді басқару  Тәуекелдерді басқару машиналық оқыту үлгілерін әзірлеудің тағы бір маңызды аспектісі болып табылады, әсіресе дәл және сенімді болжамдар шешім қабылдауға әсер ететін қаржы сияқты секторларда. Қарапайым базалық үлгінің болуы осы тәуекелдерді басқарудың тамаша стратегиясы болып табылады.  Қарапайым негізгі сызық модель күрделілігіне жақсартуларды біртіндеп (және қауіпсіз) қосуға мүмкіндік беретін түсінікті бастапқы нүктені қамтамасыз етеді.  Мысалы, SMA моделі (негізгі болғанымен) акциялар бағасының қозғалысындағы негізгі үлгілер мен ықтимал ауытқуларды табу үшін берік негіз жасайды. Оны пайдалану құбылмалылықтың немесе қалыптан тыс нарықтық мінез-құлықтың ерте белгілерін анықтауға көмектеседі. Мұны істеу аса күрделі болжамды алгоритмдерді қолданбас бұрын елеулі қаржылық тәуекелдерді болдырмау өте маңызды.  Сонымен қатар, базалық үлгіні пайдалану артық орнату қаупін азайтады. Бұл қаржылық модельдеудегі жалпы қателік. Модель тарихи деректерге тым дәл реттелген және негізгі үлгіні емес, шуды түсірген кезде шамадан тыс орнату орын алады. Осыған байланысты сіз жаңылыстыратын болжамдарды ала аласыз және нәтижесінде сенімсіз сауда стратегияларын аласыз. Параметрлері аз қарапайым модель бұл мәселеге бейім емес, ол ұсынатын болжамдардың әдетте көрінбейтін деректерге қолданылуын қамтамасыз етеді.  ARIMA және VAR сияқты шағын жылжымалы орташа үлгідегі SMA ілгерілеуінің күрделілігі арта түседі, SMA қарапайым құрылымы бізге әрбір қосылған күрделіліктің тиімділігін жүйелі түрде қарастыруға көмектеседі. Күрделіліктің бұл кезең-кезеңімен жақсарту әрбір қосымша күрделілік деңгейі айқын пайда беретініне және негізсіз тәуекелге әкелмейтініне көз жеткізіп, үлгі өнімділігін бақылауды сақтауға көмектеседі.  Үлгінің күрделілігін арттыруға арналған бұл жүйелі тәсіл үлгідегі өзгерістер оның мінез-құлқы мен сенімділігіне қалай әсер ететінін түсінуге көмектеседі. Ол сондай-ақ тәуекелдердің әрқашан жақсы басқарылуын қамтамасыз етеді. Қарапайым базадан бастағанда және дамудың әрбір кезеңін мұқият бақылағанда, болжау үлгілерінің қаржылық шешімдер қабылдауға қолдау көрсететін қуатты және қауіпсіз болып қалуына кепілдік бересіз.   Базалық үлгілерді енгізу кезіндегі негізгі ойлар  Ең қолайлы базалық үлгіні таңдау үшін бизнес мәселесі мен деректер сипаттамаларын түсіну қажет. Мысалы, қаржы нарықтары үшін уақыт қатарының болжамдары уақытша динамикаларды қарапайым жолмен түсіру үшін базалық сызық ретінде ARIMA үлгісінен басталуы мүмкін. Деректер сапасы мен алдын ала өңдеу де негізгі рөл атқарады; Тіпті ең қарапайым модель жеткіліксіз немесе нашар өңделген деректермен қамтамасыз етілсе, нашар жұмыс істей алады.  Соңында, базалық сызықтан күрделі модельге қашан өту керектігін білу өте маңызды. Бұл шешім Agile итеративті тәсіліне сәйкес қосымша тестілеу мен валидацияны басшылыққа алу керек.   Қорытындылау үшін  Қарапайым базалық үлгіні енгізу арқылы машиналық оқыту жобаларын бастау - бұл жай ғана алдын ала қадам емес. Бұл стратегия. Тиімділікті, тиімділікті және бейімделуді көтермелейтін Agile әдістемелеріне сәйкес келетін стратегия. Жобаңызға осылай жақындау күрделіліктің әрбір артуы ақталғанын және нақты құндылықты қосатынын қамтамасыз ету арқылы жоба нәтижелерін айтарлықтай жақсарта алады. Қарапайымдылықты қабылдау - күшті нәрсе. Бұл шешімдер тез қабылдануы керек қаржы сияқты салаларда әсіресе тамаша стратегия.

Arweave

Read My Stories

Бұл аудио оқиғаның түпнұсқа тілінде жасалған!

Тым ұзақ; Оқу

Make resilience your competitive advantage

Қарапайымнан бастау: машиналық оқытудағы базалық үлгілердің стратегиялық артықшылығы

About Author

Пікірлер

ТЕГТЕРДІ АЛУ

БҰЛ МАҚАЛА БАСҚАРҒАН

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps