Ikaskuntza automatikoko proiektu berri bat abiatzeak ilusioa dakar, eta oso tentagarria izan liteke zuzenean sakonera jauzi egitea. Irakurri zenituzkeen azken puntako eredu edo algoritmo konplexu ugari daude. Emaitza apurtzaileak agintzen dituzte, eta haiekin esperimentatzeko tentazioa lehenbailehen saihestea lan gogorra da.  Edozein ekintzaile moderno punta-puntako teknikak probatzeko eta proiektu sofistikatuak (eta arrakastatsuak) komunitateari erakusteko gogoz dago. Hala ere, ilusio honek, ona izan arren, batzuetan denbora handia har dezake hiperparametroak finkatu eta eredu konplexuak ezartzeko zailtasunarekin topo egiten duzun bitartean.  Prozesu honetan, galdera nagusi bat egin behar da:  nola neurtzen dugu benetan gure ereduaren eraginkortasuna?  Gure ereduaren konplexutasuna justifikatuta dagoen edo errendimendua benetan hobea den jakitea erronka izan daiteke.   Hemen, oinarrizko eredu bat izatea oso garrantzitsua da. Oinarrizko lerro batek funtsezko erreferentzia-puntu hori ematen du: zuzena, eraikitzeko azkarra eta berez azalgarria da. Harrigarria bada ere, sarritan oinarrizko eredu batek, garapen-esfortzu osoaren % 10 bakarrik har dezakeena, nahi den errendimenduaren % 90 arte lor dezake, arrazoizko emaitza lortzeko bide oso eraginkorra sortuz. Erreferentzia puntu sinpleagorik ez dagoenean gertatzen da.  Sinplea hasteko ideia ez da hasiberrientzako hurbilketa erraza; oinarrizko praktika bat da, datu zientzietako karrerako fase guztietan garrantzitsua izaten jarraitzen duena. Oinarrizko mekanismo bat da eta gogorgarri bikaina da gure konplexutasun-asmoa irtenbide argi, ulerterraz eta kudeagarrien praktikotasunekin orekatzeko.  Oinarrizko ereduak ulertzea  Oinarrizko eredua arazo bati aurre egiteko erabiltzen den   da. Normalean, eredu hauek emaitza jarraituetarako erregresio lineala edo emaitza kategorikoetarako erregresio logistikoa barne hartzen dute. Esate baterako, erregresio linealak prezioen datu historikoetan oinarritutako akzioen etekinak iragar ditzake, eta erregresio logistikoak, berriz, kreditu-eskatzaileak arrisku handiko edo txikiko gisa sailka ditzake. bertsiorik oinarrizkoena  Ikuspegi hau sare neuronalak edo multzo-metodoak bezalako eredu konplexuagoetatik ezberdintzen da, zeinak, indartsuak izan arren, arazoa ulertzea zaildu eta garapenerako behar den denbora handitu dezakete, konplexutasunagatik eta baliabide konputazional esanguratsuengatik.   Oinarrizko eredu batekin hastearen onurak   Benchmarking  Benchmarking hasierako urrats oso garrantzitsua da edozein ML ereduren garapenean. Oinarrizko eredu bat konfiguratzen duzunean, ondoren datozen eredu guztiek (konplexuagoak izan ohi direnak) gainditu behar duten oinarrizko errendimendu-metria ezartzen duzu, konplexutasuna eta baliabideen kontsumoa justifikatzeko. Prozesu hau osasun-kontrol bikaina ez ezik, zure itxaropenak oinarritu eta aurrerapenaren neurri argia ematen dizu.  Adibidez, imajinatu finantza-merkatuen joerak aurreikusteko eredu bat garatzen batez besteko mugikor soil bat (SMA) oinarri gisa erabiliz. SMA honek epe laburreko datu historikoak erabil ditzake etorkizuneko akzioen prezioak aurreikusteko, hasierako %60ko zehaztasuna lortuz merkatuaren mugimenduak behar bezala aurreikusteko. Eredu honek ondoren datozen eredu aurreratuen erreferentzia ezartzen du. Eredu sofistikatu bat, adibidez, Epe Laburreko Memoria (LSTM) sare bat, geroago garatzen bada eta % 65eko zehaztasuna lortzen badu, errendimenduaren gehikuntza zehatz-mehatz neur daiteke hasierako % 60ko oinarrizko lerroaren aldean.  Konparaketa hau funtsezkoa da zehaztasunaren % 5eko hobekuntzak LSTMren konplexutasun gehigarria eta eskakizun konputazionalak justifikatzen dituen zehazteko. Horrelako oinarririk gabe, eredu konplexuagoen eskalagarritasunari eta aplikazio praktikoari buruzko erabaki informatuak hartzea erronka bihurtzen da.  Benchmarking-aren ikuspegi honek ereduaren konplexutasunaren hobekuntzak justifikatuta daudela eta benetako hobekuntzak ekarriko dituela ziurtatzen du, garapen-prozesua emaitza eraginkorrekin lerrokatuz.   Kostu-eraginkortasuna  MLn kostu-eraginkorra den ikuspegia jarraitzea funtsezkoa da. Batez ere, zure prozesuak   Oinarrizko eredu batekin hasten zarenean, hasierako eredua garatzeko eta probatzeko behar diren baliabideak eta denbora murrizten dituzu. Horrek prototipo azkarra egitea esan nahi du, eta hori ezinbestekoa da berehalako iritzia eta hobekuntza errepikakorrak lortzeko. ahalik eta balio handiena ematen duten printzipioekin lerrokatzeko helburua ezartzen duzunean, hondakinak gutxitzea lehentasun gisa.  Oinarrizko lerro honekin, gehitzen duzun edozein konplexutasuna arretaz ebaluatu daiteke orain.  Esate baterako, autorregresio bektoriala (VAR) bezalako algoritmo konplexuago baterako trantsizioa egin nahi baduzu eta iragarpenaren zehaztasuna apur bat handitzen duela ikusten baduzu, birplanteatu behar duzu hobekuntza txiki honek konputazio-eskakizun gehigarriak eta konplexutasuna justifikatzen dituen ala ez. Erantzuna ezezkoa izan daiteke. Orduan eredu sinpleena aukera errentagarriena izaten jarraitzen du.  Kostu-eraginkortasunean arreta jarriz, baliabideak eraginkortasunez erabiltzen direla ziurtatzen duzu eta hobekuntza teknikoak baino gehiago lortzen dituzu. Gainera, balio erantsiko irtenbide praktikoak eskaintzen ditu, errendimenduaren hobekuntzari eta baliabideen esleipenari dagokionez justifikatuta daudenak. Horrela, ereduaren konplexutasunean inbertsio bakoitza bermatzen da, eta horrek proiektuaren helburu orokorrak lortzen laguntzen du proportziorik gabeko gasturik gabe.   Gardentasuna eta interpretagarritasuna  Finantza bezalako sektoreetan, non erabakiek arauzko estandar zorrotzak bete behar dituztenetan, ereduen gardentasuna ez da negozio abantaila bat soilik. Ikuspegi estrategikoa da, araudia betetzeko prozesuan nabarmen laguntzen duena eta aurrekari tekniko (sakona) ez duten eragileekin komunikazioa errazten duena.  Har dezagun gure SMA eredua. Erraz interpretagarria da bere irteerak sarrerako datuekin zuzenean lotuta daudelako. Horrek sarrera bakoitzak aurreikusitako emaitzan nola eragiten duen azaltzea errazten du. Ereduaren aurreikuspenetan oinarritutako erabakiak kanpoko erregulatzaileei edo barneko talde teknikoak ez direnei justifikatu behar zaizkienean, sinpletasun hori funtsezkoa da zure prozesuetarako.  SMA ereduaren aurreikuspenetan oinarritutako erabaki bat zalantzan jartzen bada, ereduaren gardentasunak bere lanaren atzean dagoen logikaren azalpen azkarra eta sinplea ahalbidetzen du. Honek arauzko berrikuspen eta ikuskaritza egiten lagun dezake eta erabiltzaileen eta erabakiak hartzen dituztenen artean konfiantza eta adopzioa hobetzen ditu. Gainera, ereduaren konplexutasuna handitzen den heinean, adibidez, ARIMA edo VAR ereduak bezalako algoritmo konplexuagoetara mugituz ñabardura gehiago lortzeko iragarpenetarako, hasierako SMA oinarri-lerroaren interpretagarritasuna erreferente bihurtzen da aurkeztu behar duzun azalpen-mailarako.  Ezaugarrien garrantziaren puntuazioak edo SHAP balioak eredu konplexuagoekin konbinatuta erregresiboak erabiliz, beste edozein ereduren errendimenduaren aurrerapena gardena izaten jarraitzen du. Horrek segurtasun-prozeduraren helburua eredu aurreratuagoetarako ez baztertzen laguntzen du. Oinarrizko eredu sinplearen helburua egitura orokorra eta esangura mantenduko diren baldintza beti ezartzea da, nahiz eta konplexutasun maila handitu. Honek betetze-xedapenak eta eraginkorrak izango diren komunikazioak bermatzen ditu.   Arriskuen kudeaketa  Arriskuen kudeaketa makina ikasteko ereduak garatzeko beste alderdi garrantzitsu bat da, batez ere finantzak bezalako sektoreetan, non iragarpen zehatz eta fidagarriek erabakiak hartzerakoan eragina duten. Oinarrizko eredu sinple bat izatea arrisku horiek kudeatzeko estrategia bikaina da.  Oinarrizko lerro zuzen batek abiapuntu ulergarri bat eskaintzen du, eta horri esker, pixkanaka (eta segurtasunez) ereduaren konplexutasunari hobekuntzak gehi ditzakezu.  Esate baterako, SMA ereduak (oinarrizkoa den bitartean) oinarri sendoa egiten du akzioen prezioen mugimenduetan azpiko ereduak eta anomaliak aurkitzeko. Erabiltzeak hegazkortasunaren edo merkatuaren portaera anormalaren seinale goiztiarrak identifikatzen laguntzen du. Hori egitea funtsezkoa da, finantza-arrisku garrantzitsuak saihestea algoritmo iragarle konplexuagoak zabaldu aurretik.  Gainera, oinarrizko eredu bat erabiltzeak gehiegizko egokitze-arriskua gutxitzen du. Finantza-ereduetan ohikoa den hutsunea da. Gehiegizko egokitzea gertatzen da modelo bat datu historikoetara finegi sintonizatuta dagoenean eta azpiko eredua baino zarata harrapatzen duenean. Horregatik, iragarpen engainagarriak lor ditzakezu eta, ondorioz, fidagarriak ez diren merkataritza estrategiak lor ditzakezu. Parametro gutxiago dituen eredu sinpleago batek ez du arazo honetarako joera gutxiago, eskaintzen dituen iragarpenak orokorrean ikusten ez diren datuetarako aplikagarriak direla bermatuz.  Konplexutasuna areagotuz gero, SMAk ARIMA eta VAR bezalako batez besteko mugikor txikiaren ereduan aurrera egiten duen heinean konplexuagoak bihurtzen diren heinean, SMAren egitura sinpleak konplexutasun gehigarri bakoitzaren eraginkortasuna sistematikoki aztertzen lagunduko digu. Konplexutasunaren mailaka hobekuntza honek ereduaren errendimenduaren kontrola mantentzen laguntzen du, konplexutasun-geruza gehigarri bakoitzak onura argia ematen duela eta arrazoirik gabeko arriskurik ekartzen ez duela ziurtatuz.  Ereduaren konplexutasuna areagotzeko ikuspegi sistematiko honek ereduaren aldaketek bere portaeran eta fidagarritasunean nola eragiten duten ulertzen laguntzen du. Gainera, arriskuak beti ondo kudeatzen direla bermatzen du. Oinarrizko lerro sinple batekin hasten zarenean eta garapen-etapa bakoitza arretaz kontrolatzen duzunean, aurreikuspen-ereduak indartsuak eta seguruak izaten jarraitzen duela ziurtatzen duzu, finantza-erabakiak hartzeko laguntzarekin.   Oinarrizko ereduak ezartzerakoan  Oinarrizko eredu egokiena hautatzeko, negozioaren arazoa eta datuen ezaugarriak ulertu behar dituzu. Esate baterako, finantza-merkatuetarako denbora-serieen iragarpenak ARIMA eredu batekin has liteke oinarri gisa denborazko dinamika modu erraz batean harrapatzeko. Datuen kalitateak eta aurreprozesamenduak ere funtsezko eginkizunak betetzen dituzte; eredurik sinpleenak ere gaizki funtziona dezake datu desegokiak edo gaizki prozesatutako datuak elikatzen badira.  Eta azkenik, oinarrizko lerro batetik eredu konplexuago batera igaro behar den jakitea ezinbestekoa da. Erabaki hau proba eta baliozkotze inkrementalen bidez gidatu behar da, Agileren ikuspegi iteratiboarekin bat.   Laburtzeko  Zure ikaskuntza automatikoko proiektuak abiaraztea oinarrizko eredu sinple bat sartuz ez da aurretiazko urratsa besterik. Estrategia bat da. Eraginkortasuna, eraginkortasuna eta moldagarritasuna sustatzeko metodologi Agileekin bat egiten duen estrategia. Zure proiektua modu honetan planteatzeak proiektuaren emaitzak nabarmen hobetu ditzake, konplexutasunaren igoera bakoitza justifikatuta dagoela eta balio ukigarria gehitzen duela ziurtatuz. Sinpletasuna hartzea gauza indartsua da. Erabakiak azkarrak izan behar diren finantza bezalako alorretan bereziki estrategia bikaina da.

Arweave

Read My Stories

Audio hau istorioaren jatorrizko hizkuntzan ekoitzi da!

Luzeegia; Irakurri

Make resilience your competitive advantage

Hasi sinplea: oinarrizko ereduen abantaila estrategikoa ikaskuntza automatikoan

About Author

IRUZKINAK

ESKEGI ETIKETAK

ARTIKULU HAU AURKEZTU ZEN

Related Stories

THE SWORD OF PEACE

"Crypto Payments Will Become Commonplace In the Next 5 Years" - CoinsPaid’s CMO Eugen Kuzin

The Most Consequential Technology Stories of 2023, According to HackerNoon Editors

SECONDARY SEXUAL CHARACTERS OF MAN

THE SWORD OF PEACE

"Crypto Payments Will Become Commonplace In the Next 5 Years" - CoinsPaid’s CMO Eugen Kuzin

The Most Consequential Technology Stories of 2023, According to HackerNoon Editors

SECONDARY SEXUAL CHARACTERS OF MAN

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps