Yeni bir maşın öyrənməsi layihəsinə başlamaq həvəs tələsik gətirir və birbaşa dərin sona tullanmaq olduqca cazibədar ola bilər. Haqqında oxumuş ola biləcəyiniz çoxlu son qabaqcıl modellər və ya mürəkkəb alqoritmlər var. Onlar təməlqoyucu nəticələr vəd edir və dərhal onlarla təcrübə etmək şirnikləndiricisindən qaçmaq çətin bir işdir.  İstənilən müasir sahibkar ən müasir texnikaları sınaqdan keçirməyə və mürəkkəb (və uğurlu) layihələri cəmiyyətə nümayiş etdirməyə can atır. Bununla belə, bu həvəs yaxşı olsa da, bəzən hiperparametrləri tənzimləyərkən və mürəkkəb modelləri həyata keçirmək çətinliyi ilə qarşılaşdıqda əhəmiyyətli vaxt tələb edə bilər.  Bu prosesdə soruşulmalı olan bir əsas sual var:  Modelimizin effektivliyini əslində necə ölçə bilərik?  Modelimizin mürəkkəbliyinin əsaslı olub-olmadığını və ya performansın həqiqətən üstün olub olmadığını öyrənmək çətin ola bilər. Bu   Burada əsas modelin olması çox vacib olur. Baza bu əsas istinad nöqtəsini verir - o, sadə, tez qurulur və mahiyyətcə izah edilə biləndir. Təəccüblüdür ki, çox vaxt ümumi inkişaf səylərinin yalnız 10%-ni götürə bilən baza modeli, ağlabatan nəticələrə yüksək effektiv yol yaradaraq, arzu olunan performansın 90%-ə qədərini əldə edə bilər. , daha sadə istinad nöqtəsi olmadıqda baş verir.  Sadə işə başlamaq ideyası yeni başlayanlar üçün asan bir yanaşma deyil – bu, məlumat elmi karyerasının bütün mərhələlərində aktuallığını qoruyan fundamental təcrübədir. Bu, əsaslandırma mexanizmi və mürəkkəbliyə olan ambisiyamızı aydın, asan başa düşülən və idarə oluna bilən həllərin praktikliyi ilə tarazlaşdırmaq üçün əla xatırlatmadır.  Əsas Modelləri Anlamaq  Baza modeli problemi həll etmək üçün istifadə edilən   . Tipik olaraq, bu modellərə davamlı nəticələr üçün xətti reqressiya və ya kateqoriyalı nəticələr üçün logistik reqressiya daxildir. Məsələn, xətti reqressiya tarixi qiymət məlumatlarına əsaslanaraq səhm gəlirlərini proqnozlaşdıra bilər, logistik reqressiya isə kredit ərizəçilərini yüksək və ya aşağı risk kimi təsnif edə bilər. ən əsas versiyadır  Bu yanaşma neyron şəbəkələri və ya ansambl metodları kimi daha mürəkkəb modellərdən fərqlənir ki, bu da güclü olsa da, mürəkkəbliyi və əhəmiyyətli hesablama resursları sayəsində problemin qavranılmasını çətinləşdirə və inkişaf üçün lazım olan vaxtı artıra bilər.   Əsas Modellə Başlamağın Faydaları   Bençmarkinq  Müqayisə hər hansı bir ML modelinin hazırlanmasında çox vacib ilkin addımdır. Baza modelini qurduğunuz zaman, mürəkkəbliyi və resurs istehlakını əsaslandırmaq üçün ondan sonra gələn bütün modellərin (adətən daha mürəkkəb olan) keçməli olduğu əsas performans göstəricisi təyin edirsiniz. Bu proses təkcə böyük bir ağlı başında olma yoxlanışı deyil, həm də gözləntilərinizi əsaslandırır və sizə irəliləyişin aydın ölçüsünü verir.  Məsələn, əsas kimi sadə hərəkətli ortalamadan (SMA) istifadə edərək maliyyə bazarı meyllərini proqnozlaşdırmaq üçün bir model hazırladığınızı təsəvvür edin. Bu SMA, bazar hərəkətlərini düzgün proqnozlaşdırmaqda 60% ilkin dəqiqliyə nail olmaqla, gələcək səhm qiymətlərini proqnozlaşdırmaq üçün qısamüddətli tarixi məlumatlardan istifadə edə bilər. Bu model sonra gələn hər hansı qabaqcıl modellər üçün etalon təyin edir. Uzun Qısamüddətli Yaddaş (LSTM) şəbəkəsi kimi mürəkkəb model sonradan işlənib hazırlanarsa və 65% dəqiqliyə nail olarsa, performans artımı ilkin 60% baza ilə dəqiq ölçülə bilər.  Bu müqayisə dəqiqliyin 5%-lik təkmilləşdirilməsinin LSTM-in əlavə mürəkkəbliyi və hesablama tələblərinə haqq qazandırıb-əsaslandırmadığını müəyyən etmək üçün çox vacibdir. Belə bir baza olmadan, daha mürəkkəb modellərin miqyası və praktik tətbiqi ilə bağlı məlumatlı qərarlar qəbul etmək çətinləşir.  Müqayisə üçün bu yanaşma modelin mürəkkəbliyindəki təkmilləşdirmələrin əsaslandırıldığına və real təkmilləşdirmələrə səbəb olacağına əmin olur, eyni zamanda inkişaf prosesi effektiv nəticələrə uyğunlaşdırılır.   Xərc-effektivlik  ML-də qənaətcil yanaşmaya riayət etmək əsasdır. Xüsusilə də   Əsas modellə işə başlayanda ilkin modelin hazırlanması və sınaqdan keçirilməsi üçün lazım olan resursları və vaxtı azaldırsınız. Bu, sürətli prototipləşdirmə deməkdir - və bu, ani rəy və təkrarlanan təkmilləşdirmələr üçün vacibdir. , tullantıları minimuma endirməklə yanaşı, tullantıları prioritet hesab edən prinsiplərlə prosesləri uyğunlaşdırmaq məqsədini qarşıya qoyduğunuz zaman.  Bu baza ilə əlavə etdiyiniz hər hansı mürəkkəblik indi diqqətlə qiymətləndirilə bilər.  Məsələn, vektor avtoreqresiyası (VAR) kimi daha mürəkkəb bir alqoritmə keçid etmək və bunun proqnozlaşdırma dəqiqliyini yalnız cüzi dərəcədə artırdığını tapmaq istəyirsinizsə, bu cüzi təkmilləşdirmənin həqiqətən əlavə hesablama tələblərinə və mürəkkəbliyinə haqq qazandırıb-hazırlamadığını yenidən düşünməlisiniz. Cavab yox ola bilər. Sonra daha sadə model daha sərfəli seçim olaraq qalır.  Xərclərin səmərəliliyinə diqqət yetirməklə siz resursların səmərəli istifadə olunmasını təmin edir və texniki təkmilləşdirmələrdən daha çoxuna nail olursunuz. Həmçinin, o, performansın yaxşılaşdırılması və resursların bölüşdürülməsi baxımından əsaslandırılmış praktik, əlavə dəyərli həllər təqdim edir. Bu yolla, model mürəkkəbliyinə hər bir investisiya zəmanət verilir ki, bu da proporsional olmayan xərclər olmadan ümumi layihə məqsədlərinə töhfə verir.   Şəffaflıq və şərh edilə bilənlik  Maliyyə kimi qərarların ciddi tənzimləyici standartlara uyğunlaşdırılmalı olduğu sektorlarda modellərin şəffaflığı təkcə biznesin üstünlüyü deyil. Bu, qaydalara cavab vermə prosesində əhəmiyyətli dərəcədə kömək edən və (dərin) texniki məlumatı olmayan maraqlı tərəflərlə daha asan ünsiyyəti asanlaşdıran strateji yanaşmadır.  SMA modelimizi götürək. Çıxışları birbaşa giriş məlumatları ilə əlaqəli olduğu üçün onu asanlıqla şərh etmək olar. Bu, hər bir girişin proqnozlaşdırılan nəticəyə necə təsir etdiyini izah etməyi asanlaşdırır. Modelin proqnozlarına əsaslanan qərarlar xarici tənzimləyicilər və ya daxili olaraq texniki olmayan komanda üzvləri üçün əsaslandırılmalı olduqda, bu sadəlik proseslərinizin açarıdır.  SMA modelinin proqnozlarına əsaslanan qərar şübhə altına alınarsa, modelin şəffaflığı onun işinin arxasında duran məntiqi tez və sadə izah etməyə imkan verir. Bu, tənzimləyicilərin nəzərdən keçirilməsinə və auditinə kömək edə bilər və istifadəçilər və qərar qəbul edənlər arasında etibar və qəbulu yaxşılaşdıra bilər. Üstəlik, model mürəkkəbliyi artdıqca, məsələn, daha nüanslı proqnozlar üçün ARIMA və ya VAR modelləri kimi daha mürəkkəb alqoritmlərə keçid, ilkin SMA baza xəttinin şərh oluna bilməsi hansı səviyyədə izahat təqdim etməli olduğunuz üçün meyar halına gəlir.  Xüsusiyyət əhəmiyyəti balları və ya daha mürəkkəb modellərlə birləşdirilmiş SHAP dəyərləri kimi reqressorlardan istifadə etməklə, hər hansı digər model performansının gedişatı şəffaf qalır. Bu, təhlükəsizlik prosedurunun məqsədinin daha təkmil modellər üçün atılmamasına kömək edir. Sadə baza modelinin mahiyyəti mürəkkəblik səviyyəsi artdıqca belə ümumi strukturun və əhəmiyyətin saxlanılması şərtini həmişə həyata keçirməkdir. Bu, effektiv olacaq uyğunluq və kommunikasiya müddəalarını təmin edir.   Risklərin idarə edilməsi  Risklərin idarə edilməsi maşın öyrənmə modellərinin inkişafının digər mühüm aspektidir, xüsusən də dəqiq və etibarlı proqnozların qərar qəbuluna təsir etdiyi maliyyə kimi sektorlarda. Sadə bir baza modelinə sahib olmaq bu riskləri idarə etmək üçün əla strategiyadır.  Düzgün əsas xətt başa düşülən başlanğıc nöqtəsi təmin edir ki, bu da sizə tədricən (və təhlükəsiz şəkildə) model mürəkkəbliyinə təkmilləşdirmələr əlavə etməyə imkan verir.  Məsələn, SMA modeli (əsas olsa da) səhm qiymətlərinin hərəkətində əsas nümunələri və potensial anomaliyaları tapmaq üçün möhkəm zəmin yaradır. Onun istifadəsi dəyişkənliyin və ya anormal bazar davranışının erkən əlamətlərini müəyyən etməyə kömək edir. Bunu etmək çox vacibdir, daha mürəkkəb proqnozlaşdırıcı alqoritmləri tətbiq etməzdən əvvəl əhəmiyyətli maliyyə risklərindən qaçın.  Bundan əlavə, əsas modeldən istifadə həddindən artıq uyğunlaşma riskini minimuma endirir. Bu, maliyyə modelləşdirməsində ümumi tələdir. Həddindən artıq uyğunlaşma, model tarixi məlumatlara çox incə uyğunlaşdırıldıqda və əsas modeldən daha çox səs-küyü tutduqda baş verir. Buna görə də, yanlış proqnozlar əldə edə və nəticədə etibarsız ticarət strategiyaları əldə edə bilərsiniz. Daha az parametrləri olan daha sadə model bu problemə daha az meyllidir və onun təklif etdiyi proqnozların ümumiyyətlə görünməyən məlumatlara tətbiq olunmasını təmin edir.  ARIMA və VAR kimi kiçik hərəkətli orta modeldə SMA irəliləyişləri daha mürəkkəbləşdikcə mürəkkəbliyi artıran SMA-nın sadə strukturu bizə əlavə edilən hər bir mürəkkəbliyin effektivliyini sistematik şəkildə nəzərdən keçirməyə kömək edə bilər. Mürəkkəbliyin bu mərhələli təkmilləşdirilməsi modelin performansı üzərində nəzarəti saxlamağa kömək edir, hər bir əlavə mürəkkəblik qatının aydın fayda təmin etdiyinə və əsassız riskə səbəb olmadığına əmin olur.  Modelin mürəkkəbliyini artırmaq üçün bu sistematik yanaşma modeldəki dəyişikliklərin onun davranışına və etibarlılığına necə təsir etdiyini anlamağa kömək edir. O, həmçinin risklərin həmişə yaxşı idarə olunmasını təmin edir. Sadə bir baza ilə başladıqda və inkişafın hər bir mərhələsinə diqqətlə nəzarət etdikdə, proqnozlaşdırma modellərinin maliyyə qərarlarının qəbulunu dəstəkləyərək həm güclü, həm də təhlükəsiz qalmasını təmin edirsiniz.   Baza Modelləri Tətbiq edərkən Əsas Mülahizələr  Ən uyğun baza modelini seçmək üçün siz biznes problemini və məlumatların xüsusiyyətlərini başa düşməlisiniz. Məsələn, maliyyə bazarları üçün vaxt seriyası proqnozları müvəqqəti dinamikanı sadə şəkildə ələ keçirmək üçün baza kimi ARIMA modelindən başlaya bilər. Məlumatın keyfiyyəti və əvvəlcədən emalı da əsas rol oynayır; hətta ən sadə model də qeyri-adekvat və ya zəif işlənmiş məlumatlarla qidalanırsa, pis performans göstərə bilər.  Və nəhayət, əsas xəttdən daha mürəkkəb modelə nə vaxt keçəcəyini bilmək vacibdir. Bu qərar Agile-in iterativ yanaşmasına uyğun olaraq artımlı sınaq və təsdiqləmə ilə rəhbər tutulmalıdır.   Xülasə etmək üçün  Sadə baza modelini təqdim etməklə maşın öyrənmə layihələrinizə başlamaq sadəcə ilkin addım deyil. Bu bir strategiyadır. Səmərəliliyi, effektivliyi və uyğunlaşma qabiliyyətini təşviq edən Çevik metodologiyaları ilə uyğunlaşan strategiya. Layihənizə bu şəkildə yanaşmaq mürəkkəbliyin hər bir artımının əsaslı olmasını və maddi dəyər əlavə etməsini təmin etməklə layihənin nəticələrini əhəmiyyətli dərəcədə artıra bilər. Sadəliyi qəbul etmək güclü bir şeydir. Bu, qərarların tez alınmalı olduğu maliyyə kimi sahələrdə xüsusilə əla strategiyadır.

Arweave

Read My Stories

Bu audio hekayənin orijinal dilində hazırlanmışdır!

Çox uzun; Oxumaq

Make resilience your competitive advantage

Sadə Başlanğıc: Maşın Öyrənməsində Baza Modellərinin Strateji Üstünlüyü

About Author

ŞƏRHLƏR

ETİKET ASIN

BU MƏQALƏ TƏQDİM EDİLMİŞDİR

Related Stories

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Optimizing Operations for Real Estate Investors - Interview with Startups of the Year Nominee, Azibo

Women in Tech: Azize Sultan Shares Her Inspiring Journey from Architecture to Tech Leadership

How Azarus's Technology is Transforming Viewer Engagement on Stream

Optimizing Operations for Real Estate Investors - Interview with Startups of the Year Nominee, Azibo

Women in Tech: Azize Sultan Shares Her Inspiring Journey from Architecture to Tech Leadership

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps