ເລີ່ມຕົ້ນງ່າຍດາຍ: ຄວາມໄດ້ປຽບຍຸດທະສາດຂອງຕົວແບບພື້ນຖານໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ

ການເລີ່ມຕົ້ນໂຄງການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃໝ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມກະຕືລືລົ້ນຢ່າງຮີບດ່ວນ, ແລະມັນອາດຈະເປັນການລໍ້ລວງຫຼາຍທີ່ຈະໂດດລົງສູ່ຈຸດເລິກ. ມີຫຼາຍຕົວແບບທີ່ທັນສະ ໄໝ ລ້າສຸດຫຼືສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສັບສົນທີ່ເຈົ້າອາດຈະໄດ້ອ່ານ. ພວກເຂົາເຈົ້າສັນຍາວ່າຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະການຫຼີກເວັ້ນການລໍ້ລວງທີ່ຈະທົດລອງກັບເຂົາເຈົ້າທັນທີຈາກເຈຍແມ່ນເປັນວຽກງານທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ. ຜູ້ປະກອບການທີ່ທັນສະ ໄໝ ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນທີ່ຈະທົດສອບເຕັກນິກທີ່ທັນສະ ໄໝ ແລະສະແດງໂຄງການທີ່ທັນສະ ໄໝ (ແລະປະສົບຜົນ ສຳ ເລັດ) ໃຫ້ແກ່ຊຸມຊົນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຄວາມກະຕືລືລົ້ນນີ້, ໃນຂະນະທີ່ດີ, ບາງຄັ້ງສາມາດໃຊ້ເວລາທີ່ສໍາຄັນໃນຂະນະທີ່ທ່ານປັບຕົວ hyperparameters ລະອຽດແລະພົບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການປະຕິບັດແບບສະລັບສັບຊ້ອນ. ໃນຂະບວນການນີ້, ມີຄໍາຖາມຕົ້ນຕໍຫນຶ່ງທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການຖາມ: ຕົວຈິງແລ້ວພວກເຮົາວັດແທກປະສິດທິຜົນຂອງຕົວແບບຂອງພວກເຮົາແນວໃດ? ການຄົ້ນພົບວ່າຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຕົວແບບຂອງພວກເຮົາແມ່ນຖືກຕ້ອງຫຼືຖ້າການປະຕິບັດແມ່ນດີກວ່າຢ່າງແທ້ຈິງອາດຈະເປັນສິ່ງທ້າທາຍ. ນີ້ເກີດຂື້ນເມື່ອ ຢູ່ທີ່ນີ້, ການມີຕົວແບບພື້ນຖານກາຍເປັນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍ. ເສັ້ນພື້ນຖານໃຫ້ຈຸດອ້າງອີງທີ່ສຳຄັນນັ້ນ — ມັນກົງໄປກົງມາ, ວ່ອງໄວໃນການກໍ່ສ້າງ, ແລະສາມາດອະທິບາຍໄດ້ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ. ເປັນເລື່ອງແປກທີ່, ມັກຈະເປັນຕົວແບບພື້ນຖານ, ເຊິ່ງອາດຈະໃຊ້ເວລາພຽງແຕ່ 10% ຂອງຄວາມພະຍາຍາມໃນການພັດທະນາທັງຫມົດ, ສາມາດບັນລຸເຖິງ 90% ຂອງການປະຕິບັດທີ່ຕ້ອງການ, ການຜະລິດເສັ້ນທາງທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ. ບໍ່ມີຈຸດອ້າງອີງທີ່ງ່າຍດາຍກວ່າ. ແນວຄວາມຄິດຂອງການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ງ່າຍດາຍບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ວິທີການທີ່ງ່າຍສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ - ມັນເປັນການປະຕິບັດພື້ນຖານທີ່ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໃນທຸກຂັ້ນຕອນຂອງອາຊີບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ມັນເປັນກົນໄກພື້ນຖານແລະເປັນການເຕືອນທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ເພື່ອດຸ່ນດ່ຽງທະເຍີທະຍານຂອງພວກເຮົາສໍາລັບການຊັບຊ້ອນກັບການປະຕິບັດຂອງການແກ້ໄຂທີ່ຈະແຈ້ງ, ເຂົ້າໃຈງ່າຍແລະການຄຸ້ມຄອງ. ຄວາມເຂົ້າໃຈຕົວແບບພື້ນຖານ ຮູບແບບພື້ນຖານແມ່ນ ທີ່ໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ. ໂດຍປົກກະຕິ, ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ປະກອບມີການຖົດຖອຍແບບເສັ້ນສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຫຼືການຖົດຖອຍຂອງ logistic ສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບປະເພດ. ຕົວຢ່າງ, ການຖົດຖອຍແບບເສັ້ນສາມາດຄາດຄະເນຜົນຕອບແທນຫຼັກຊັບໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນລາຄາປະຫວັດສາດ, ໃນຂະນະທີ່ການຖົດຖອຍຂອງ logistic ສາມາດຈັດປະເພດຜູ້ສະຫມັກສິນເຊື່ອເປັນຄວາມສ່ຽງສູງຫຼືຕໍ່າ. ຮຸ່ນພື້ນຖານທີ່ສຸດ ວິທີການນີ້ແຕກຕ່າງຈາກຕົວແບບທີ່ສັບສົນຫຼາຍເຊັ່ນເຄືອຂ່າຍ neural ຫຼືວິທີການປະກອບ, ເຊິ່ງ, ໃນຂະນະທີ່ມີອໍານາດ, ສາມາດເຮັດໃຫ້ການເຂົ້າໃຈບັນຫາມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍແລະເພີ່ມເວລາທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການພັດທະນາເນື່ອງຈາກຄວາມສັບສົນແລະຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ້ທີ່ສໍາຄັນ. ຜົນປະໂຫຍດຂອງການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຕົວແບບພື້ນຖານ Benchmarking Benchmarking ແມ່ນຂັ້ນຕອນເບື້ອງຕົ້ນທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນສູງໃນການພັດທະນາຮູບແບບ ML ໃດ. ເມື່ອທ່ານສ້າງຕົວແບບພື້ນຖານ, ທ່ານສ້າງຕົວຊີ້ບອກການປະຕິບັດພື້ນຖານທີ່ທຸກແບບທີ່ເກີດຂື້ນມາ (ເຊິ່ງປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນສະລັບສັບຊ້ອນຫຼາຍ) ຈະຕ້ອງລື່ນກາຍເພື່ອຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມສັບສົນແລະການບໍລິໂພກຊັບພະຍາກອນ. ຂະບວນການນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການກວດສອບສຸຂະອະນາໄມທີ່ດີເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນພື້ນຖານຄວາມຄາດຫວັງຂອງເຈົ້າ ແລະໃຫ້ຄວາມຄືບໜ້າຢ່າງຈະແຈ້ງແກ່ເຈົ້າ. ຕົວຢ່າງ, ຈິນຕະນາການພັດທະນາຕົວແບບເພື່ອຄາດຄະເນແນວໂນ້ມຕະຫຼາດການເງິນໂດຍໃຊ້ສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍແບບງ່າຍດາຍ (SMA) ເປັນພື້ນຖານ. SMA ນີ້ອາດຈະນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດໄລຍະສັ້ນເພື່ອຄາດຄະເນລາຄາຫຼັກຊັບໃນອະນາຄົດ, ບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງເບື້ອງຕົ້ນຂອງ 60% ໃນການຄາດຄະເນການເຄື່ອນໄຫວຕະຫຼາດຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຮູບແບບນີ້ຫຼັງຈາກນັ້ນກໍານົດມາດຕະຖານສໍາລັບຕົວແບບຂັ້ນສູງທີ່ປະຕິບັດຕາມ. ຖ້າຕົວແບບທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນ, ເຊັ່ນເຄືອຂ່າຍຄວາມຊົງຈໍາໄລຍະສັ້ນ (LSTM), ຕໍ່ມາໄດ້ຖືກພັດທະນາແລະບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ 65%, ການເພີ່ມຂື້ນຂອງການປະຕິບັດສາມາດຖືກວັດແທກທີ່ຊັດເຈນຕໍ່ກັບພື້ນຖານ 60% ເບື້ອງຕົ້ນ. ການປຽບທຽບນີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການກໍານົດວ່າການປັບປຸງ 5% ໃນຄວາມຖືກຕ້ອງ justifies ຄວາມສັບສົນເພີ່ມເຕີມແລະຄວາມຕ້ອງການຄອມພິວເຕີຂອງ LSTM. ໂດຍບໍ່ມີພື້ນຖານເຊັ່ນນີ້, ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບການຂະຫຍາຍແລະການປະຕິບັດຕົວແບບທີ່ສັບສົນຫຼາຍຈະກາຍເປັນສິ່ງທ້າທາຍ. ວິທີການນີ້ເພື່ອ benchmarking ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການປັບປຸງຄວາມສັບສົນຂອງຕົວແບບແມ່ນສົມເຫດສົມຜົນແລະຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ມີການປັບປຸງທີ່ແທ້ຈິງ, ທັງຫມົດໃນຂະນະທີ່ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການພັດທະນາສອດຄ່ອງກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ການປະຕິບັດຕາມວິທີການທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນ ML ແມ່ນສໍາຄັນ. ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍານົດເປົ້າຫມາຍທີ່ຈະຈັດລຽງຂະບວນການຂອງທ່ານກັບຫຼັກການທີ່ເຮັດໃຫ້ ເມື່ອທ່ານເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຕົວແບບພື້ນຖານ, ທ່ານຫຼຸດຜ່ອນຊັບພະຍາກອນແລະເວລາທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການພັດທະນາແລະການທົດສອບຕົວແບບເບື້ອງຕົ້ນ. ນີ້ຫມາຍເຖິງການສ້າງຕົວແບບຢ່າງໄວ - ແລະມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບຄໍາຕິຊົມທັນທີແລະການປັບປຸງຊໍ້າໆ. ມູນຄ່າສູງສຸດໃນຂະນະທີ່ການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອເປັນບູລິມະສິດ. ດ້ວຍພື້ນຖານນີ້, ຄວາມສັບສົນໃດໆທີ່ທ່ານເພີ່ມສາມາດຖືກປະເມີນຢ່າງລະມັດລະວັງ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າທ່ານຕ້ອງການປ່ຽນໄປສູ່ລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສັບສົນຫຼາຍເຊັ່ນ vector autoregression (VAR) ແລະພົບວ່າມັນພຽງແຕ່ເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຄິດຄືນໃຫມ່ວ່າການປັບປຸງເລັກນ້ອຍນີ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມຕ້ອງການດ້ານຄອມພິວເຕີ້ເພີ່ມເຕີມແລະຄວາມຊັບຊ້ອນ. ຄໍາຕອບອາດຈະບໍ່. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຮູບແບບທີ່ງ່າຍດາຍຍັງຄົງເປັນທາງເລືອກທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍ. ໂດຍການສຸມໃສ່ການປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ທ່ານຮັບປະກັນວ່າຊັບພະຍາກອນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະບັນລຸຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ການປັບປຸງດ້ານວິຊາການ. ນອກຈາກນີ້, ມັນສະຫນອງການປະຕິບັດ, ການແກ້ໄຂມູນຄ່າເພີ່ມທີ່ສົມເຫດສົມຜົນໃນການປັບປຸງການປະຕິບັດແລະການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນ. ວິທີນີ້, ແຕ່ລະການລົງທຶນໃນຄວາມສັບສົນຂອງຕົວແບບແມ່ນຮັບປະກັນ, ເຊິ່ງປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນເປົ້າຫມາຍໂຄງການໂດຍລວມໂດຍບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເກີນອັດຕາສ່ວນ. ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະການຕີຄວາມໝາຍ ໃນຂະແຫນງການຕ່າງໆເຊັ່ນການເງິນທີ່ການຕັດສິນໃຈຕ້ອງປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານກົດລະບຽບທີ່ເຂັ້ມງວດ, ຄວາມໂປ່ງໃສຂອງແບບຈໍາລອງບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ປະໂຫຍດທາງທຸລະກິດເທົ່ານັ້ນ. ມັນເປັນວິທີການຍຸດທະສາດທີ່ຊ່ວຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຂະບວນການຂອງລະບຽບການປະຊຸມແລະອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການສື່ສານງ່າຍຂຶ້ນກັບພາກສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງທີ່ອາດຈະບໍ່ມີພື້ນຖານດ້ານວິຊາການ (ເລິກ). ໃຫ້ເອົາຮູບແບບ SMA ຂອງພວກເຮົາ. ມັນສາມາດຕີຄວາມງ່າຍໄດ້ເພາະວ່າຜົນຜະລິດຂອງມັນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໂດຍກົງກັບຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍທີ່ຈະອະທິບາຍວິທີການປ້ອນຂໍ້ມູນແຕ່ລະອັນມີອິດທິພົນຕໍ່ຜົນທີ່ຄາດໄວ້. ເມື່ອການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ການຄາດຄະເນຂອງຕົວແບບຕ້ອງມີຄວາມຍຸດຕິທໍາຕໍ່ຜູ້ຄວບຄຸມພາຍນອກຫຼືພາຍໃນກັບສະມາຊິກທີມທີ່ບໍ່ແມ່ນວິຊາການ, ຄວາມງ່າຍດາຍນີ້ແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ຂະບວນການຂອງທ່ານ. ຖ້າການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ການຄາດຄະເນຂອງຕົວແບບ SMA ໄດ້ຖືກຖາມ, ຄວາມໂປ່ງໃສຂອງຕົວແບບດັ່ງກ່າວອະນຸຍາດໃຫ້ມີຄໍາອະທິບາຍທີ່ລວດໄວແລະງ່າຍດາຍກ່ຽວກັບເຫດຜົນທາງຫລັງຂອງການເຮັດວຽກຂອງມັນ. ນີ້ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ມີການກວດສອບກົດລະບຽບແລະການກວດສອບແລະປັບປຸງຄວາມໄວ້ວາງໃຈແລະການຮັບຮອງເອົາລະຫວ່າງຜູ້ໃຊ້ແລະຜູ້ຕັດສິນໃຈ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຍ້ອນວ່າຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຕົວແບບເພີ່ມຂຶ້ນ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນການເຄື່ອນຍ້າຍໄປສູ່ລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສັບສົນຫຼາຍເຊັ່ນ ARIMA ຫຼື VAR ສໍາລັບການຄາດເດົາທີ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງຫຼາຍ, ການຕີຄວາມຫມາຍຂອງພື້ນຖານ SMA ເບື້ອງຕົ້ນກາຍເປັນມາດຕະຖານສໍາລັບຄໍາອະທິບາຍໃນລະດັບໃດທີ່ທ່ານຕ້ອງການນໍາສະເຫນີ. ໂດຍການນຳໃຊ້ຕົວປ່ຽນແທນເຊັ່ນ: ຄະແນນຄວາມສຳຄັນຂອງຄຸນສົມບັດ ຫຼືຄ່າ SHAP ບວກກັບຕົວແບບທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄວາມຄືບໜ້າຂອງການປະຕິບັດຕົວແບບຕໍ່ໄປຈະມີຄວາມໂປ່ງໃສ. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຈຸດປະສົງຂອງຂັ້ນຕອນຄວາມປອດໄພບໍ່ຖືກຍົກເລີກສໍາລັບຮູບແບບທີ່ກ້າວຫນ້າ. ຈຸດຂອງຕົວແບບພື້ນຖານທີ່ງ່າຍດາຍແມ່ນເພື່ອສະເຫມີປະຕິບັດເງື່ອນໄຂທີ່ໂຄງສ້າງໂດຍລວມແລະຄວາມສໍາຄັນຈະຖືກເກັບຮັກສາໄວ້ເຖິງແມ່ນວ່າລະດັບຂອງຄວາມສັບສົນເພີ່ມຂຶ້ນ. ນີ້ຮັບປະກັນຂໍ້ກໍານົດຂອງການປະຕິບັດຕາມແລະການສື່ສານທີ່ຈະມີປະສິດທິພາບ. ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງແມ່ນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງຂອງການພັດທະນາແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ໂດຍສະເພາະໃນຂະແຫນງການຕ່າງໆເຊັ່ນການເງິນທີ່ການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງແລະເຊື່ອຖືໄດ້ມີຜົນກະທົບຕໍ່ການຕັດສິນໃຈ. ມີຮູບແບບພື້ນຖານທີ່ງ່າຍດາຍແມ່ນຍຸດທະສາດທີ່ດີສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້. ພື້ນຖານທີ່ກົງໄປກົງມາສະຫນອງຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຄ່ອຍໆ (ແລະປອດໄພ) ເພີ່ມການປັບປຸງໃຫ້ກັບຄວາມສັບສົນຂອງຕົວແບບ. ຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບ SMA (ໃນຂະນະທີ່ພື້ນຖານ) ເຮັດໃຫ້ພື້ນຖານອັນຫນັກແຫນ້ນສໍາລັບການຊອກຫາຮູບແບບທີ່ຕິດພັນແລະຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາຫຼັກຊັບ. ການນໍາໃຊ້ມັນຊ່ວຍກໍານົດອາການເບື້ອງຕົ້ນຂອງການເຫນັງຕີງຫຼືພຶດຕິກໍາຂອງຕະຫຼາດທີ່ຜິດປົກກະຕິ. ການເຮັດສິ່ງນັ້ນແມ່ນສໍາຄັນ, ຫຼີກເວັ້ນຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານການເງິນທີ່ສໍາຄັນກ່ອນທີ່ຈະນໍາໃຊ້ລະບົບການຄາດເດົາທີ່ສັບສົນຫຼາຍ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການນໍາໃຊ້ຮູບແບບພື້ນຖານຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການ overfitting. ມັນເປັນບັນຫາທົ່ວໄປໃນການສ້າງແບບຈໍາລອງທາງດ້ານການເງິນ. Overfitting ເກີດຂຶ້ນເມື່ອຕົວແບບຖືກປັບລະອຽດເກີນໄປກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະບັນທຶກສຽງລົບກວນແທນທີ່ຈະເປັນຮູບແບບພື້ນຖານ. ເນື່ອງຈາກວ່ານີ້, ທ່ານສາມາດໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນທີ່ເຂົ້າໃຈຜິດແລະໄດ້ຮັບຍຸດທະສາດການຄ້າທີ່ບໍ່ຫນ້າເຊື່ອຖືເປັນຜົນໄດ້ຮັບ. ຮູບແບບທີ່ງ່າຍດາຍກວ່າທີ່ມີຕົວກໍານົດການຫນ້ອຍແມ່ນມີຄວາມສ່ຽງຫນ້ອຍຕໍ່ກັບບັນຫານີ້, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການຄາດເດົາທີ່ມັນສະເຫນີໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນໃຊ້ໄດ້ກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເຫັນ. ຄວາມສັບສົນເພີ່ມຂຶ້ນຍ້ອນວ່າ SMA ກ້າວໄປສູ່ຕົວແບບສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍຂະຫນາດນ້ອຍເຊັ່ນ ARIMA ແລະ VAR ກາຍເປັນຄວາມສັບສົນຫຼາຍ, ໂຄງສ້າງທີ່ງ່າຍດາຍຂອງ SMA ສາມາດຊ່ວຍພວກເຮົາພິຈາລະນາຢ່າງເປັນລະບົບກ່ຽວກັບປະສິດທິຜົນຂອງແຕ່ລະຄວາມສັບສົນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ການປັບປຸງຄວາມສັບສົນໃນຂັ້ນຕອນນີ້ຊ່ວຍຮັກສາການຄວບຄຸມການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າແຕ່ລະຊັ້ນຄວາມສັບສົນເພີ່ມເຕີມໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດທີ່ຊັດເຈນແລະບໍ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ. ວິທີການທີ່ເປັນລະບົບໃນການເພີ່ມຄວາມສັບສົນຂອງຕົວແບບຊ່ວຍໃນການເຂົ້າໃຈການປ່ຽນແປງຂອງຕົວແບບມີຜົນກະທົບຕໍ່ພຶດຕິກໍາແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງມັນ. ມັນຍັງຮັບປະກັນວ່າຄວາມສ່ຽງແມ່ນສະເຫມີຄຸ້ມຄອງໄດ້ດີ. ເມື່ອທ່ານເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍພື້ນຖານທີ່ງ່າຍດາຍແລະຄວບຄຸມແຕ່ລະຂັ້ນຕອນຂອງການພັດທະນາຢ່າງລະມັດລະວັງ, ທ່ານຮັບປະກັນວ່າຮູບແບບການຄາດຄະເນຍັງຄົງມີຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະປອດໄພ, ສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃຈທາງດ້ານການເງິນ. ການພິຈາລະນາທີ່ສໍາຄັນໃນເວລາທີ່ປະຕິບັດຕົວແບບພື້ນຖານ ເພື່ອເລືອກຮູບແບບພື້ນຖານທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈບັນຫາທຸລະກິດແລະຄຸນລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນ. ຕົວຢ່າງ, ການຄາດຄະເນຊຸດເວລາສໍາລັບຕະຫຼາດການເງິນອາດຈະເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຮູບແບບ ARIMA ເປັນພື້ນຖານເພື່ອເກັບກໍາການເຄື່ອນໄຫວຊົ່ວຄາວໃນແບບງ່າຍໆ. ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນແລະການປະມວນຜົນກ່ອນຍັງມີບົດບາດສໍາຄັນ; ເຖິງແມ່ນວ່າຕົວແບບທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດສາມາດປະຕິບັດໄດ້ບໍ່ດີຖ້າອາຫານບໍ່ພຽງພໍຫຼືຂໍ້ມູນເບື້ອງຕົ້ນທີ່ບໍ່ດີ. ແລະສຸດທ້າຍ, ການຮູ້ວ່າເວລາໃດທີ່ຈະປ່ຽນຈາກພື້ນຖານໄປສູ່ຕົວແບບທີ່ສັບສົນຫຼາຍແມ່ນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ. ການຕັດສິນໃຈນີ້ຄວນຈະຖືກນໍາພາໂດຍການທົດສອບເພີ່ມຂຶ້ນແລະການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ສອດຄ່ອງກັບວິທີການຊ້ໍາກັນຂອງ Agile. ເພື່ອສະຫຼຸບ ການເລີ່ມຕົ້ນໂຄງການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂອງທ່ານໂດຍການແນະນໍາຮູບແບບພື້ນຖານທີ່ງ່າຍດາຍບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຂັ້ນຕອນເບື້ອງຕົ້ນເທົ່ານັ້ນ. ມັນເປັນຍຸດທະສາດ. ຍຸດທະສາດທີ່ສອດຄ່ອງກັບວິທີການ Agile ສົ່ງເສີມປະສິດທິພາບ, ປະສິດທິພາບ, ແລະການປັບຕົວ. ການເຂົ້າຫາໂຄງການຂອງເຈົ້າດ້ວຍວິທີນີ້ສາມາດເສີມຂະຫຍາຍຜົນໄດ້ຮັບຂອງໂຄງການຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍການຮັບປະກັນວ່າທຸກໆການເພີ່ມຂື້ນຂອງຄວາມສັບສົນແມ່ນສົມເຫດສົມຜົນແລະເພີ່ມມູນຄ່າທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ. ການໂອບກອດຄວາມລຽບງ່າຍເປັນສິ່ງທີ່ມີພະລັງ. ມັນເປັນຍຸດທະສາດທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ໂດຍສະເພາະໃນຂົງເຂດເຊັ່ນ: ການເງິນທີ່ການຕັດສິນໃຈຈະຕ້ອງໄດ້ໄວ.