Spustenie nového projektu strojového učenia prináša nával nadšenia a môže byť celkom lákavé skočiť priamo do hĺbky. Existuje množstvo najnovších špičkových modelov alebo zložitých algoritmov, o ktorých ste možno čítali. Sľubujú prevratné výsledky a vyhnúť sa pokušeniu experimentovať s nimi hneď na začiatku je náročná úloha.  Každý moderný podnikateľ túži testovať najmodernejšie techniky a predvádzať komunite sofistikované (a úspešné) projekty. Toto nadšenie, aj keď je dobré, môže niekedy zabrať veľa času, keď dolaďujete hyperparametre a stretávate sa s ťažkosťami pri implementácii zložitých modelov.  V tomto procese si treba položiť jednu hlavnú otázku:  Ako vlastne meriame efektivitu nášho modelu?  Zistiť, či je zložitosť nášho modelu opodstatnená alebo či je výkon skutočne lepší, môže byť náročné. Stáva sa to vtedy, keď   Tu je veľmi dôležité mať základný model. Základná línia poskytuje tento základný referenčný bod - je priamočiara, rýchlo zostaviteľná a vo svojej podstate vysvetliteľná. Prekvapivo, často základný model, ktorý môže zabrať len 10 % celkového úsilia pri vývoji, môže dosiahnuť až 90 % požadovaného výkonu, čím sa vytvorí vysoko efektívna cesta k primeraným výsledkom. neexistuje jednoduchší referenčný bod.  Myšlienka začať jednoducho nie je len jednoduchým prístupom pre začiatočníkov – je to základná prax, ktorá zostáva relevantná vo všetkých fázach kariéry v oblasti dátovej vedy. Je to uzemňujúci mechanizmus a skvelá pripomienka, aby sme vyvážili našu ambíciu komplexnosti s praktickými aspektmi jasných, ľahko pochopiteľných a spravovateľných riešení.  Pochopenie základných modelov  Základný model je   používaná na riešenie problému. Tieto modely zvyčajne zahŕňajú lineárnu regresiu pre kontinuálne výsledky alebo logistickú regresiu pre kategorické výsledky. Napríklad lineárna regresia môže predpovedať výnosy akcií na základe historických údajov o cenách, zatiaľ čo logistická regresia môže klasifikovať žiadateľov o úver ako vysokorizikových alebo nízkorizikových. najzákladnejšia verzia  Tento prístup sa líši od zložitejších modelov, ako sú neurónové siete alebo súborové metódy, ktoré, hoci sú výkonné, môžu sťažiť uchopenie problému a predĺžiť čas potrebný na vývoj z dôvodu ich zložitosti a značných výpočtových zdrojov.   Výhody začatia so základným modelom   Benchmarking  Benchmarking je veľmi dôležitým počiatočným krokom vo vývoji akéhokoľvek modelu ML. Keď nastavíte základný model, vytvoríte základnú metriku výkonu, ktorú musia prekonať všetky nasledujúce modely (ktoré sú zvyčajne zložitejšie), aby sa odôvodnila ich zložitosť a spotreba zdrojov. Tento proces nie je len skvelou previerkou zdravého rozumu, ale tiež uzemňuje vaše očakávania a poskytuje vám jasnú mieru pokroku.  Predstavte si napríklad vývoj modelu na predpovedanie trendov na finančnom trhu pomocou jednoduchého kĺzavého priemeru (SMA) ako základnej línie. Tento SMA môže použiť krátkodobé historické údaje na predpovedanie budúcich cien akcií, pričom pri správnom predpovedaní trhových pohybov dosiahne počiatočnú presnosť 60 %. Tento model potom nastavuje meradlo pre všetky pokročilé modely, ktoré budú nasledovať. Ak sa neskôr vyvinie sofistikovaný model, napríklad sieť s dlhou krátkodobou pamäťou (LSTM), ktorý dosiahne presnosť 65 %, prírastok výkonu možno presne zmerať oproti počiatočným 60 % základom.  Toto porovnanie je kľúčové pre určenie, či 5% zlepšenie presnosti odôvodňuje dodatočnú zložitosť a výpočtové nároky LSTM. Bez základnej línie, ako je táto, je prijímanie informovaných rozhodnutí o škálovateľnosti a praktickej aplikácii zložitejších modelov náročné.  Tento prístup k benchmarkingu zabezpečuje, že zlepšenia zložitosti modelu sú opodstatnené a povedú k skutočným zlepšeniam, a to všetko pri zosúladení procesu vývoja s efektívnymi výsledkami.   Nákladová efektívnosť  Dodržiavanie nákladovo efektívneho prístupu v ML je kľúčové. Najmä keď si stanovíte cieľ zosúladiť svoje procesy s princípmi, ktoré kladú   Keď začnete so základným modelom, znížite zdroje a čas potrebný na počiatočný vývoj a testovanie modelu. To znamená rýchle prototypovanie – a to je nevyhnutné pre okamžitú spätnú väzbu a opakované vylepšenia. za prioritu maximalizáciu hodnoty a zároveň minimalizáciu odpadu.  S touto základnou líniou môže byť teraz každá zložitosť, ktorú pridáte, starostlivo vyhodnotená.  Napríklad, ak chcete prejsť na zložitejší algoritmus, ako je vektorová autoregresia (VAR), a zistíte, že len okrajovo zvyšuje presnosť prognózovania, musíte prehodnotiť, či toto mierne zlepšenie skutočne odôvodňuje dodatočné výpočtové nároky a zložitosť. Odpoveď môže byť nie. Potom jednoduchší model zostáva cenovo výhodnejšou možnosťou.  Zameraním sa na nákladovú efektívnosť zaistíte efektívne využívanie zdrojov a dosiahnete viac než len technické vylepšenia. Poskytuje tiež praktické riešenia s pridanou hodnotou, ktoré sú opodstatnené z hľadiska zlepšenia výkonu a alokácie zdrojov. Týmto spôsobom je zaručená každá investícia do zložitosti modelu, čo prispieva k celkovým cieľom projektu bez nákladov, ktoré sú neprimerané.   Transparentnosť a interpretovateľnosť  V sektoroch ako financie, kde sa rozhodnutia musia riadiť prísnymi regulačnými normami, nie je transparentnosť modelov len obchodnou výhodou. Ide o strategický prístup, ktorý výrazne pomáha v procese napĺňania predpisov a uľahčuje komunikáciu so zainteresovanými stranami, ktoré nemusia mať (hlboké) technické zázemie.  Vezmime si náš model SMA. Je ľahko interpretovateľný, pretože jeho výstupy priamo súvisia so vstupnými údajmi. To uľahčuje vysvetlenie, ako každý vstup ovplyvňuje predpokladaný výsledok. Keď rozhodnutia založené na predpovediach modelu musia byť odôvodnené externým regulátorom alebo interne netechnickým členom tímu, táto jednoduchosť je kľúčom k vašim procesom.  Ak je spochybnené rozhodnutie založené na prognózach modelu SMA, transparentnosť modelu umožňuje rýchle a jednoduché vysvetlenie logiky jeho práce. To môže pomôcť pri regulačných kontrolách a auditoch a zlepšiť dôveru a prijatie medzi používateľmi a osobami s rozhodovacou právomocou. Okrem toho, keď sa zložitosť modelu zvyšuje, napríklad prechodom na zložitejšie algoritmy, ako sú modely ARIMA alebo VAR pre podrobnejšie predpovede, interpretovateľnosť počiatočnej základnej línie SMA sa stáva meradlom úrovne vysvetlenia, ktoré musíte predložiť.  Použitím regresorov, ako sú skóre významnosti funkcie alebo hodnoty SHAP v kombinácii so zložitejšími modelmi, zostáva priebeh akéhokoľvek ďalšieho výkonu modelu transparentný. To pomáha pri pokročilejších modeloch nezavrhovať účel bezpečnostného postupu. Zmyslom jednoduchého základného modelu je vždy implementovať podmienku, že celková štruktúra a význam sa zachovajú aj pri zvyšovaní zložitosti. Tým sa zaistia ustanovenia o zhode a komunikácia, ktoré budú účinné.   Riadenie rizík  Riadenie rizík je ďalším dôležitým aspektom vývoja modelov strojového učenia, najmä v sektoroch ako financie, kde presné a spoľahlivé predpovede majú vplyv na rozhodovanie. Mať jednoduchý základný model je skvelá stratégia na riadenie týchto rizík.  Priama základná línia poskytuje zrozumiteľný východiskový bod, ktorý vám umožňuje postupne (a bezpečne) pridávať vylepšenia zložitosti modelu.  Napríklad model SMA (zatiaľ čo základný) tvorí pevný základ pre hľadanie základných vzorcov a potenciálnych anomálií v pohyboch cien akcií. Jeho používanie pomáha identifikovať skoré príznaky volatility alebo abnormálneho správania na trhu. To je kľúčové, aby ste sa vyhli významným finančným rizikám pred nasadením zložitejších prediktívnych algoritmov.  Okrem toho použitie základného modelu minimalizuje riziko nadmerného vybavenia. Je to bežná nástraha finančného modelovania. K nadmernému prispôsobeniu dochádza, keď je model príliš jemne naladený na historické údaje a zachytáva skôr šum ako základný vzor. Z tohto dôvodu môžete získať zavádzajúce predpovede a v dôsledku toho získať nespoľahlivé obchodné stratégie. Jednoduchší model s menším počtom parametrov je menej náchylný na tento problém, čo zabezpečuje, že predpovede, ktoré ponúka, sú všeobecne použiteľné na neviditeľné údaje.  S narastajúcou zložitosťou, keďže SMA napreduje v modeli malých kĺzavých priemerov, ako sú ARIMA a VAR, sa stávajú zložitejšími, jednoduchá štruktúra SMA nám môže pomôcť systematicky zvažovať efektívnosť každej pridanej zložitosti. Toto postupné zlepšovanie zložitosti pomáha udržiavať kontrolu nad výkonom modelu a zaisťuje, že každá ďalšia vrstva zložitosti poskytuje jasný prínos a neprináša neopodstatnené riziko.  Tento systematický prístup k eskalácii zložitosti modelu pomáha pochopiť, ako zmeny modelu ovplyvňujú jeho správanie a spoľahlivosť. Zabezpečuje tiež, že riziká sú vždy dobre riadené. Keď začnete s jednoduchou základnou líniou a budete starostlivo kontrolovať každú fázu vývoja, zabezpečíte, že prognostické modely zostanú výkonné a bezpečné a budú podporovať finančné rozhodovanie.   Kľúčové úvahy pri implementácii základných modelov  Ak chcete vybrať najvhodnejší základný model, musíte pochopiť obchodný problém a dátové charakteristiky. Napríklad predpovede časových radov pre finančné trhy môžu začať modelom ARIMA ako základom na zachytenie časovej dynamiky jednoduchým spôsobom. Kľúčovú úlohu zohráva aj kvalita údajov a predbežné spracovanie; aj ten najjednoduchší model môže fungovať zle, ak sa doňho privádzajú neadekvátne alebo zle predspracované údaje.  A napokon je nevyhnutné vedieť, kedy prejsť zo základnej línie na zložitejší model. Toto rozhodnutie by sa malo riadiť postupným testovaním a validáciou v súlade s iteračným prístupom Agile.   Aby som to zhrnul  Spustenie projektov strojového učenia zavedením jednoduchého základného modelu nie je len predbežným krokom. Je to stratégia. Stratégia, ktorá je v súlade s agilnými metodológiami, ktoré podporujú efektivitu, efektívnosť a prispôsobivosť. Prístup k vášmu projektu týmto spôsobom môže výrazne zlepšiť výsledky projektu tým, že zabezpečí, že každé zvýšenie zložitosti bude opodstatnené a prinesie hmatateľnú hodnotu. Prijatie jednoduchosti je silná vec. Je to obzvlášť skvelá stratégia v oblastiach ako financie, kde musia byť rozhodnutia rýchle.

Arweave

Read My Stories

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Príliš dlho; Čítať

Make resilience your competitive advantage

Začať jednoducho: Strategická výhoda základných modelov v strojovom učení

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

Mutmut: a Python mutation testing system

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

When Blood Told

Mutmut: a Python mutation testing system

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

When Blood Told

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps