د ماشین زده کړې نوې پروژې پیل کول د لیوالتیا چټکتیا راوړي، او دا ممکن خورا لیوالتیا وي چې مستقیم ژورې پای ته ورسیږئ. دلته ډیری وروستي عصري ماډلونه یا پیچلي الګوریتمونه شتون لري چې تاسو یې شاید لوستلي وي. دوی د پام وړ پایلو ژمنه کوي، او د بیټ څخه د دوی سره د تجربې کولو لپاره د لالچ څخه ډډه کول یو سخت کار دی.  هر عصري متشبث لیواله دی چې د عصري تخنیکونو ازموینه وکړي او ټولنې ته پیچلې (او بریالۍ) پروژې وښیې. بیا هم، دا لیوالتیا، پداسې حال کې چې ښه وي، ځینې وختونه کولی شي د پام وړ وخت ونیسي ځکه چې تاسو د هایپر پارامیټرونو ښه کولو او د پیچلو ماډلونو پلي کولو ستونزې سره مخ شئ.  په دې پروسه کې، یو اساسي پوښتنه شتون لري چې باید وپوښتل شي:  موږ څنګه د خپل ماډل اغیزمنتوب اندازه کړو؟  دا معلومول چې ایا زموږ د ماډل پیچلتیا توجیه ده یا که فعالیت واقعیا غوره وي ننګونه کیدی شي. دا واقع کیږي کله چې   دلته، د بنسټیز ماډل درلودل خورا مهم کیږي. یو اساسی کرښه دا اړین حواله ټکی ورکوي - دا مستقیم، د جوړولو لپاره چټک، او په طبیعي توګه د تشریح وړ دی. په حیرانتیا سره، ډیری وختونه یو بنسټیز ماډل، چې کیدای شي یوازې د ټولې پراختیا هڅې 10٪ ونیسي، کولی شي تر 90٪ پورې مطلوب فعالیت ترلاسه کړي، د مناسبو پایلو لپاره خورا اغیزمنه لاره تولیدوي. د حوالې ساده نقطه شتون نلري.  د ساده پیل کولو مفکوره یوازې د پیل کونکو لپاره اسانه لاره نه ده - دا یو بنسټیز عمل دی چې د ډیټا ساینس مسلک په ټولو مرحلو کې اړونده پاتې کیږي. دا یو ځمکنی میکانیزم او یو ښه یادونه ده چې د پیچلتیا لپاره زموږ هیلې د روښانه ، اسانه پوهیدو او اداره کولو وړ حلونو عملیاتو سره توازن کړي.  د اساسی موډلونو درک کول  یو اساسی ماډل   ده چې د ستونزې حل کولو لپاره کارول کیږي. په عموم ډول، پدې ماډلونو کې د دوامداره پایلو لپاره خطي ریګریشن یا د کټګوري پایلو لپاره لوژیستیکي ریګریشن شامل دي. د مثال په توګه، یو خطي ریګریشن کولی شي د تاریخي نرخ معلوماتو پراساس د سټاک بیرته راستنیدو وړاندوینه وکړي، پداسې حال کې چې لوژستیک ریګریشن کولی شي د کریډیټ غوښتونکي د لوړ یا ټیټ خطر په توګه طبقه بندي کړي. ترټولو بنسټیز نسخه  دا طریقه د ډیرو پیچلو ماډلونو څخه توپیر لري لکه د عصبي شبکو یا یوځای کولو میتودونو، کوم چې په داسې حال کې چې ځواکمن وي، کولی شي د ستونزې پیژندل خورا ستونزمن کړي او د دوی پیچلتیا او د پام وړ کمپیوټري سرچینو له امله د پراختیا لپاره اړین وخت زیات کړي.   د اساسی ماډل سره د پیل کولو ګټې   بنچمارک کول  بنچمارک کول د هر ML ماډل په پراختیا کې خورا مهم لومړنی ګام دی. کله چې تاسو یو بنسټیز ماډل ترتیب کړئ، تاسو د فعالیت بنسټیز میټریک رامینځته کوئ چې ټول ماډلونه چې وروسته راځي (کوم چې معمولا ډیر پیچلي وي) باید د دوی پیچلتیا او د سرچینو مصرف توجیه کولو لپاره تیر شي. دا پروسه نه یوازې د هوښیارۍ عالي چیک دی بلکه ستاسو هیلې هم درکوي او تاسو ته د پرمختګ روښانه اندازه درکوي.  د مثال په توګه، د ساده حرکت اوسط (SMA) په توګه د اساس په توګه په کارولو سره د مالي بازار رجحاناتو وړاندوینې لپاره د ماډل رامینځته کول تصور کړئ. دا SMA ممکن د راتلونکي سټاک نرخونو وړاندوینې لپاره لنډمهاله تاریخي ډیټا وکاروي ، د بازار حرکتونو په سمه توګه وړاندوینې کې د 60٪ لومړني درستیت ترلاسه کوي. دا ماډل بیا د هر پرمختللي ماډلونو لپاره بنچمارک ټاکي چې تعقیبوي. که چیرې یو پیچلي ماډل، لکه د اوږدې لنډې مودې حافظې (LSTM) شبکه، وروسته پراختیا ومومي او د 65٪ دقت ترلاسه کړي، د فعالیت زیاتوالی د ابتدايي 60٪ بیس لاین په مقابل کې دقیق اندازه کیدی شي.  دا پرتله کول د دې معلومولو لپاره خورا مهم دي چې ایا په دقت کې 5٪ ښه والی د LSTM اضافي پیچلتیا او کمپیوټري غوښتنې توجیه کوي. د دې په څیر د اساساتو پرته، د ډیرو پیچلو ماډلونو د توزیع کولو او عملي غوښتنلیک په اړه باخبره پریکړې کول ننګونې کیږي.  د بنچمارک کولو دا طریقه دا یقیني کوي چې د ماډل پیچلتیا ته وده ورکول توجیه کیږي او د ریښتینې پرمختګونو پایله به وي، پداسې حال کې چې د پراختیا بهیر د اغیزمنو پایلو سره سمون لري.   د لګښت اغیزمنتوب  په ML کې د لګښت اغیزمن چلند تعقیب کلیدی دی. په ځانګړې توګه کله چې تاسو یو هدف ټاکلی ترڅو خپلې پروسې د اصولو سره تنظیم کړئ چې   کله چې تاسو د بنسټیز ماډل سره پیل کوئ، تاسو د ابتدايي ماډل پراختیا او ازموینې لپاره اړین سرچینې او وخت کم کړئ. دا د چټک پروټوټایپ معنی لري - او دا د فوري فیډبیک او تکراري پرمختګونو لپاره اړین دی. د لومړیتوب په توګه د ضایع کیدو کمولو په وخت کې اعظمي ارزښت ورکوي.  د دې اساس سره، کوم پیچلتیا چې تاسو یې اضافه کړئ اوس په احتیاط سره ارزول کیدی شي.  د مثال په توګه، که تاسو غواړئ یو ډیر پیچلي الګوریتم ته انتقال کړئ لکه د ویکتور آٹوریګریشن (VAR) او ومومئ چې دا یوازې د وړاندوینې دقت لږ څه زیاتوي، تاسو اړتیا لرئ بیا فکر وکړئ چې ایا دا لږ پرمختګ واقعیا د اضافي کمپیوټري غوښتنو او پیچلتیا توجیه کوي. ځواب ښايي نه وي. بیا ساده ماډل خورا ارزانه انتخاب پاتې کیږي.  د لګښت اغیزمنتوب باندې تمرکز کولو سره، تاسو ډاډه یاست چې سرچینې په اغیزمنه توګه کارول کیږي او یوازې د تخنیکي پرمختګونو څخه ډیر څه ترلاسه کوي. همچنان ، دا عملي ، ارزښت لرونکي حلونه وړاندې کوي چې د فعالیت ښه کولو او سرچینو تخصیص کې توجیه کیږي. په دې توګه، د ماډل پیچلتیا کې هره پانګه اچونه تضمین شوې، کوم چې پرته له تناسب څخه د لګښتونو پرته د پروژې ټول اهدافو کې مرسته کوي.   شفافیت او تفسیر  د مالیې په څیر سکتورونو کې چیرې چې پریکړې باید سخت تنظیمي معیارونو ته غاړه کیږدي، د ماډلونو شفافیت یوازې د سوداګرۍ ګټه نه ده. دا یوه ستراتیژیکه طریقه ده چې د پام وړ د مقرراتو د پوره کولو په پروسه کې مرسته کوي او د شریکانو سره چې ممکن (ژور) تخنیکي شالید نلري اسانه اړیکه اسانه کړي.  راځئ چې زموږ د SMA ماډل واخلو. دا په اسانۍ سره د تشریح وړ دی ځکه چې د دې محصول مستقیم د ان پټ ډاټا سره تړاو لري. دا دا اسانه کوي چې تشریح کړي چې څنګه هر آخذه د وړاندوینې پایلې اغیزه کوي. کله چې د ماډل وړاندوینو پراساس پریکړې باید بهرني تنظیم کونکو ته توجیه شي یا په داخلي توګه غیر تخنیکي ټیم غړو ته ، دا سادگي ستاسو د پروسو لپاره کلیدي ده.  که چیرې د SMA ماډل وړاندوینو پراساس پریکړه تر پوښتنې لاندې وي، د ماډل روڼتیا د دې کار تر شا منطق ګړندي او ساده توضیحاتو ته اجازه ورکوي. دا کولی شي د تنظیمي بیاکتنو او پلټنو سره مرسته وکړي او د کاروونکو او تصمیم نیونکو ترمنځ باور او خپلولو ته وده ورکړي. برسېره پردې، لکه څنګه چې د ماډل پیچلتیا زیاتیږي، د بیلګې په توګه د ډیرو پیچلو الګوریتمونو لکه ARIMA یا VAR ماډلونو ته د ډیرو دقیقو وړاندوینو لپاره حرکت کول، د ابتدايي SMA بیس لاین تشریح کول د دې لپاره معیار کیږي چې تاسو د کومې کچې وضاحت ته اړتیا لرئ.  د ریګریسرز په کارولو سره لکه د فیچر اهمیت نمرې یا SHAP ارزښتونه د ډیرو پیچلو ماډلونو سره یوځای شوي، د هر بل ماډل فعالیت پرمختګ شفاف پاتې کیږي. دا د خوندیتوب پروسیجر هدف سره مرسته کوي ترڅو د نورو پرمختللو موډلونو لپاره له پامه ونه غورځول شي. د ساده بنسټیز ماډل نقطه دا ده چې تل د دې حالت پلي کول دي چې ټول جوړښت او اهمیت به حتی د پیچلتیا کچه لوړیږي. دا د اطاعت او مخابراتو شرایط تضمینوي چې اغیزمن وي.   د خطر مدیریت  د خطر مدیریت د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو یو بل مهم اړخ دی ، په ځانګړي توګه د مالیې په څیر سکتورونو کې چیرې چې دقیق او معتبر وړاندوینې په پریکړه کولو اغیزه لري. د ساده بنسټیز ماډل درلودل د دې خطرونو اداره کولو لپاره عالي ستراتیژي ده.  یو مستقیم اساسی کرښه د پوهیدو وړ پیل ټکی چمتو کوي، کوم چې تاسو ته اجازه درکوي په تدریجي ډول (او په خوندي ډول) د ماډل پیچلتیا کې پرمختګونه اضافه کړئ.  د مثال په توګه، د SMA ماډل (په داسې حال کې چې بنسټیز) د زیرمو نمونو موندلو او د سټاک قیمت حرکتونو کې احتمالي ګډوډي موندلو لپاره یو پیاوړی بنسټ جوړوي. د دې کارول د بې ثباتۍ یا د بازار غیر معمولي چلند لومړني نښو پیژندلو کې مرسته کوي. دا کول خورا مهم دي، د ډیرو پیچلو وړاندوینې الګوریتمونو له مینځه وړلو دمخه د پام وړ مالي خطرونو څخه مخنیوی وکړئ.  سربیره پردې ، د بیس لاین ماډل کارول د ډیر فټینګ خطر کموي. دا په مالي ماډلینګ کې یو عام ستونزه ده. اوورفټینګ هغه وخت پیښیږي کله چې یو ماډل تاریخي معلوماتو ته خورا ښه تنظیم شوی وي او د اصلي نمونې پرځای شور نیسي. د دې له امله ، تاسو کولی شئ غلط وړاندوینې ترلاسه کړئ او د پایلې په توګه د باور وړ سوداګرۍ ستراتیژیانې ترلاسه کړئ. د لږو پیرامیټونو سره یو ساده ماډل دې مسلې ته لږ زیان رسوي، ډاډ ترلاسه کوي چې هغه وړاندوینې چې دا وړاندیز کوي په عمومي ډول د نه لیدل شوي معلوماتو لپاره پلي کیږي.  د پیچلتیا زیاتوالی لکه څنګه چې د کوچني حرکت اوسط ماډل کې SMA پرمختګ کوي لکه ARIMA او VAR ډیر پیچلي کیږي، د SMA ساده جوړښت کولی شي موږ سره په سیستماتیک ډول د هرې اضافه پیچلتیا اغیزې په پام کې نیولو کې مرسته وکړي. په پیچلتیا کې دا ګام په ګام پرمختګ د ماډل فعالیت کنټرول ساتلو کې مرسته کوي، ډاډ ترلاسه کوي چې هر اضافي پیچلتیا پرت روښانه ګټه وړاندې کوي او غیر ضروري خطر نه راوړي.  د ماډل پیچلتیا زیاتولو لپاره دا سیسټمیک چلند د دې په پوهیدو کې مرسته کوي چې څنګه په ماډل کې بدلونونه د هغې چلند او اعتبار اغیزه کوي. دا هم ډاډ ورکوي چې خطرونه تل په ښه توګه اداره کیږي. کله چې تاسو د ساده اساس سره پیل کړئ او د پرمختګ هر پړاو په احتیاط سره کنټرول کړئ، تاسو ډاډه یاست چې د وړاندوینې ماډل دواړه پیاوړي او خوندي پاتې کیږي، د مالي پریکړې کولو مالتړ کوي.   کلیدي نظرونه کله چې د اساسی ماډلونو پلي کول  د ترټولو مناسب بیس لاین ماډل غوره کولو لپاره ، تاسو اړتیا لرئ د سوداګرۍ ستونزې او د معلوماتو ځانګړتیاو باندې پوه شئ. د مثال په توګه، د مالي بازارونو لپاره د وخت لړۍ وړاندوینې ممکن د ARIMA ماډل سره د اساسی کرښې په توګه پیل شي ترڅو لنډمهاله متحرکات په ساده ډول ونیسي. د معلوماتو کیفیت او مخکې پروسس کول هم کلیدي رول لوبوي؛ حتی ساده ماډل کولی شي خراب فعالیت وکړي که چیرې ناکافي یا ضعیف دمخه پروسس شوي ډیټا ورکړل شي.  او په نهایت کې ، پوهیدل کله چې له بیس لاین څخه ډیر پیچلي ماډل ته لیږدول اړین دي. دا پریکړه باید د زیاتیدونکي ازموینې او اعتبار لخوا لارښود شي، د Agile د تکراري طریقې سره سم.   د خلاصون لپاره  د ساده بیس لاین ماډل په معرفي کولو سره ستاسو د ماشین زده کړې پروژې پیل کول یوازې یو لومړنی ګام نه دی. دا یوه تګلاره ده. یوه ستراتیژي چې د چټک میتودولوژی سره سمون لري د موثریت، اغیزمنتوب، او تطبیق وړتیا ته وده ورکوي. په دې ډول ستاسو پروژې ته رسیدل کولی شي د پام وړ د پروژې پایلو ته وده ورکړي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې په پیچلتیا کې هر زیاتوالی توجیه کیږي او د پام وړ ارزښت اضافه کوي. د سادګۍ منل یو پیاوړی شی دی. دا په ځانګړي توګه د مالیې په څیر برخو کې عالي ستراتیژي ده چیرې چې پریکړې باید ګړندي وي.

Arweave

Read My Stories

دا غږ د کیسې په اصلي ژبه تولید شوی!

ډېر اوږد؛ لوستل

Make resilience your competitive advantage

ساده پیل کول: د ماشین زده کړې کې د اساسی ماډلونو ستراتیژیک ګټه

About Author

تبصرې

hang tags

دا مقاله په کې وړاندې شوې وه

Related Stories

Kindness is a Gift that Should Always be Paid Forward - Interview With Samiran Mondal

Autonomous APIs are the Future - Interview with Jean Machuca, Founder, QCObjects

Goodtalent is the Startup of the Year in Lagos, Nigeria

Stocks will be More Profitable than Crypto - Interview With Bryan Applegate

Kindness is a Gift that Should Always be Paid Forward - Interview With Samiran Mondal

Autonomous APIs are the Future - Interview with Jean Machuca, Founder, QCObjects

Goodtalent is the Startup of the Year in Lagos, Nigeria

Stocks will be More Profitable than Crypto - Interview With Bryan Applegate

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps