Ang pagsisimula ng isang bagong proyekto sa pag-aaral ng makina ay nagdudulot ng pagmamadali ng sigasig, at maaaring nakakaakit na tumalon diretso sa malalim na dulo. Maraming mga pinakabagong modelo o kumplikadong mga algorithm na maaaring nabasa mo na. Nangangako sila ng mga groundbreaking na resulta, at ang pag-iwas sa tuksong mag-eksperimento sa kanila kaagad sa bat ay isang mahirap na gawain.  Ang sinumang modernong negosyante ay sabik na subukan ang mga makabagong pamamaraan at ipakita ang mga sopistikadong (at matagumpay) na proyekto sa komunidad. Gayunpaman, ang sigasig na ito, bagama't mabuti, ay maaaring tumagal ng makabuluhang oras habang pinino-pino mo ang mga hyperparameter at nakakaranas ng kahirapan sa pagpapatupad ng mga kumplikadong modelo.  Sa prosesong ito, may isang pangunahing tanong na kailangang itanong:  Paano natin talaga sinusukat ang pagiging epektibo ng ating modelo?  Ang pag-alam kung ang pagiging kumplikado ng aming modelo ay makatwiran o kung ang pagganap ay tunay na superior ay maaaring maging mahirap. Nangyayari ito kapag   Dito, nagiging napakahalaga ng pagkakaroon ng baseline model. Ang isang baseline ay nagbibigay ng mahalagang reference point na iyon — ito ay diretso, mabilis na binuo, at likas na maipaliwanag. Nakapagtataka, kadalasan ang isang baseline na modelo, na maaaring tumagal lamang ng 10% ng kabuuang pagsusumikap sa pag-unlad, ay makakamit ng hanggang 90% ng ninanais na pagganap, na gumagawa ng isang napakahusay na landas patungo sa mga makatwirang resulta. walang mas simpleng punto ng sanggunian.  Ang ideya ng pagsisimula ng simple ay hindi lamang isang madaling diskarte para sa mga nagsisimula — isa itong pangunahing kasanayan na nananatiling may kaugnayan sa lahat ng yugto ng isang karera sa agham ng data. Ito ay isang saligang mekanismo at isang mahusay na paalala na balansehin ang aming ambisyon para sa pagiging kumplikado sa mga praktikalidad ng malinaw, madaling maunawaan, at mapapamahalaan na mga solusyon.  Pag-unawa sa Baseline Models  Ang baseline na modelo ay   na ginagamit upang harapin ang isang problema. Kadalasan, kasama sa mga modelong ito ang linear regression para sa tuloy-tuloy na resulta o logistic regression para sa mga kategoryang resulta. Halimbawa, ang isang linear na regression ay maaaring mahulaan ang mga pagbabalik ng stock batay sa makasaysayang data ng presyo, habang ang logistic regression ay maaaring uriin ang mga aplikante ng kredito bilang mataas o mababang panganib. ang pinakapangunahing bersyon  Ang diskarte na ito ay naiiba sa mas kumplikadong mga modelo tulad ng mga neural network o mga pamamaraan ng ensemble, na, bagama't makapangyarihan, ay maaaring gawing mas mahirap ang pag-unawa sa problema at dagdagan ang oras na kailangan para sa pag-unlad dahil sa kanilang pagiging kumplikado at makabuluhang mga mapagkukunan ng computational.   Mga Benepisyo ng Pagsisimula sa isang Baseline Model   Pag-benchmark  Ang benchmarking ay isang napakahalagang paunang hakbang sa pagbuo ng anumang modelo ng ML. Kapag nag-set up ka ng baseline na modelo, magtatatag ka ng pangunahing sukatan ng pagganap na kailangang lampasan ng lahat ng modelong kasunod nito (na kadalasang mas kumplikado) upang bigyang-katwiran ang pagiging kumplikado at paggamit ng resource. Ang prosesong ito ay hindi lamang isang mahusay na pagsusuri sa katinuan ngunit batay din sa iyong mga inaasahan at nagbibigay sa iyo ng isang malinaw na sukatan ng pag-unlad.  Halimbawa, isipin ang pagbuo ng isang modelo upang hulaan ang mga trend ng financial market gamit ang isang simpleng moving average (SMA) bilang baseline. Maaaring gumamit ang SMA na ito ng panandaliang makasaysayang data upang mahulaan ang mga presyo ng stock sa hinaharap, na nakakamit ng paunang katumpakan ng 60% sa pagtataya ng mga paggalaw ng merkado nang tama. Ang modelong ito ay nagtatakda ng benchmark para sa anumang mga advanced na modelo na susunod. Kung ang isang sopistikadong modelo, tulad ng isang Long Short-Term Memory (LSTM) na network, ay binuo sa ibang pagkakataon at nakakamit ang katumpakan ng 65%, ang pagtaas ng pagganap ay maaaring tumpak na masukat laban sa paunang 60% baseline.  Ang paghahambing na ito ay mahalaga para sa pagtukoy kung ang 5% na pagpapabuti sa katumpakan ay nagbibigay-katwiran sa karagdagang pagiging kumplikado at computational na mga pangangailangan ng LSTM. Kung walang baseline na tulad nito, nagiging mahirap ang paggawa ng matalinong mga desisyon tungkol sa scalability at praktikal na aplikasyon ng mas kumplikadong mga modelo.  Tinitiyak ng diskarteng ito sa benchmarking na ang mga pagpapabuti sa pagiging kumplikado ng modelo ay makatwiran at magreresulta sa mga tunay na pagpapabuti, habang ginagawa ang proseso ng pag-unlad na nakahanay sa mga epektibong resulta.   Pagiging epektibo sa gastos  Ang pagsunod sa isang cost-effective na diskarte sa ML ay susi. Lalo na kapag nagtakda ka sa isang layunin na ihanay ang iyong mga proseso sa mga prinsipyo na naglalagay ng   Kapag nagsimula ka sa isang baseline na modelo, binabawasan mo ang mga mapagkukunan at oras na kailangan para sa paunang pagbuo at pagsubok ng modelo. Nangangahulugan ito ng mabilis na prototyping - at iyon ay mahalaga para sa agarang feedback at umuulit na mga pagpapabuti. pag-maximize ng halaga habang pinapaliit ang basura bilang isang priyoridad.  Sa baseline na ito, ang anumang kumplikadong idaragdag mo ay maaari na ngayong maingat na suriin.  Halimbawa, kung gusto mong gawin ang paglipat sa isang mas kumplikadong algorithm tulad ng isang vector autoregression (VAR) at malaman na bahagyang pinapataas lamang nito ang katumpakan ng pagtataya, kailangan mong pag-isipang muli kung ang bahagyang pagpapahusay na ito ay nagbibigay-katwiran sa mga karagdagang hinihingi at pagiging kumplikado ng computational. Ang sagot ay maaaring hindi. Pagkatapos ang mas simpleng modelo ay nananatiling mas cost-effective na opsyon.  Sa pamamagitan ng pagtuon sa pagiging epektibo sa gastos, tinitiyak mong mahusay na ginagamit ang mga mapagkukunan at nakakamit ang higit pa sa mga teknikal na pagpapahusay. Gayundin, naghahatid ito ng mga praktikal, may halagang idinagdag na mga solusyon na makatwiran sa mga tuntunin ng pagpapahusay ng pagganap at paglalaan ng mapagkukunan. Sa ganitong paraan, ang bawat pamumuhunan sa pagiging kumplikado ng modelo ay ginagarantiyahan, na nag-aambag sa pangkalahatang mga layunin ng proyekto nang walang mga gastos na wala sa proporsyon.   Transparency at Interpretability  Sa mga sektor tulad ng pananalapi kung saan ang mga desisyon ay dapat sumunod sa mga mahigpit na pamantayan ng regulasyon, ang transparency ng mga modelo ay hindi lamang isang kalamangan sa negosyo. Ito ay isang estratehikong diskarte na makabuluhang nakakatulong sa proseso ng pagtugon sa mga regulasyon at nagpapadali ng komunikasyon sa mga stakeholder na maaaring walang (malalim na) teknikal na background.  Kunin natin ang ating modelo ng SMA. Madali itong ma-interpret dahil ang mga output nito ay direktang nauugnay sa input data. Ginagawa nitong madaling ipaliwanag kung paano naiimpluwensyahan ng bawat input ang hinulaang kinalabasan. Kapag ang mga pagpapasya batay sa mga hula ng modelo ay kailangang mabigyang-katwiran sa mga panlabas na regulator o sa loob ng mga hindi teknikal na miyembro ng koponan, ang pagiging simple na ito ay susi sa iyong mga proseso.  Kung ang isang desisyon batay sa mga pagtataya ng modelo ng SMA ay tatanungin, ang transparency ng modelo ay nagbibigay-daan para sa mabilis at simpleng pagpapaliwanag ng lohika sa likod ng trabaho nito. Makakatulong ito sa mga regulasyong pagsusuri at pag-audit at pagbutihin ang tiwala at pag-aampon sa mga user at gumagawa ng desisyon. Higit pa rito, habang tumataas ang pagiging kumplikado ng modelo, halimbawa, ang paglipat sa mas kumplikadong mga algorithm tulad ng ARIMA o mga modelo ng VAR para sa mas maraming nuanced na mga hula, ang interpretability ng paunang baseline ng SMA ay nagiging benchmark para sa kung anong antas ng pagpapaliwanag ang kailangan mong ipakita.  Sa pamamagitan ng paggamit ng mga regressor tulad ng mga marka ng kahalagahan ng tampok o mga halaga ng SHAP na pinagsama sa mas kumplikadong mga modelo, nananatiling transparent ang pag-usad ng anumang karagdagang pagganap ng modelo. Tinutulungan nito ang layunin ng pamamaraang pangkaligtasan na hindi itapon para sa mas advanced na mga modelo. Ang punto ng simpleng baseline na modelo ay ang palaging ipatupad ang kundisyon na ang kabuuang istraktura at kahalagahan ay pananatilihin kahit na tumataas ang antas ng pagiging kumplikado. Tinitiyak nito ang mga probisyon ng pagsunod at mga komunikasyon na magiging epektibo.   Pamamahala ng Panganib  Ang pamamahala sa peligro ay isa pang mahalagang aspeto ng pagbuo ng mga modelo ng machine learning, lalo na sa mga sektor tulad ng pananalapi kung saan may epekto ang tumpak at maaasahang mga hula sa paggawa ng desisyon. Ang pagkakaroon ng isang simpleng baseline na modelo ay isang mahusay na diskarte para sa pamamahala ng mga panganib na ito.  Ang isang direktang baseline ay nagbibigay ng isang nauunawaang panimulang punto, na nagbibigay-daan sa iyong unti-unti (at ligtas) magdagdag ng mga pagpapahusay sa pagiging kumplikado ng modelo.  Halimbawa, ang modelo ng SMA (habang basic) ay gumagawa ng matibay na pundasyon para sa paghahanap ng mga pinagbabatayan na pattern at potensyal na anomalya sa paggalaw ng presyo ng stock. Ang paggamit nito ay nakakatulong na matukoy ang mga maagang senyales ng pagkasumpungin o abnormal na gawi sa merkado. Napakahalaga ng paggawa nito, pag-iwas sa malalaking panganib sa pananalapi bago mag-deploy ng mas kumplikadong predictive algorithm.  Bukod dito, ang paggamit ng baseline na modelo ay nagpapaliit sa panganib ng overfitting. Ito ay isang karaniwang pitfall sa financial modeling. Nangyayari ang overfitting kapag ang isang modelo ay masyadong nakatutok sa makasaysayang data at nakakakuha ng ingay sa halip na ang pinagbabatayan na pattern. Dahil dito, maaari kang makakuha ng mga mapanlinlang na hula at makakuha ng hindi mapagkakatiwalaang mga diskarte sa pangangalakal bilang resulta. Ang isang mas simpleng modelo na may mas kaunting mga parameter ay hindi gaanong madaling kapitan ng isyung ito, na tinitiyak na ang mga hula na inaalok nito ay karaniwang naaangkop sa hindi nakikitang data.  Ang pagtaas ng pagiging kumplikado habang ang SMA ay sumusulong sa maliit na moving average na modelo tulad ng ARIMA at VAR na nagiging mas kumplikado, ang simpleng istraktura ng SMA ay makakatulong sa aming sistematikong isaalang-alang ang pagiging epektibo ng bawat karagdagang kumplikado. Ang sunud-sunod na pagpapahusay na ito sa pagiging kumplikado ay nakakatulong na mapanatili ang kontrol sa pagganap ng modelo, na tinitiyak na ang bawat karagdagang kumplikadong layer ay nagbibigay ng malinaw na benepisyo at hindi nagdudulot ng hindi kinakailangang panganib.  Ang sistematikong diskarte na ito sa pagtaas ng pagiging kumplikado ng modelo ay nakakatulong sa pag-unawa kung paano nakakaapekto ang mga pagbabago sa modelo sa pag-uugali at pagiging maaasahan nito. Tinitiyak din nito na ang mga panganib ay palaging maayos na pinamamahalaan. Kapag nagsimula ka sa isang simpleng baseline at maingat na kinokontrol ang bawat yugto ng pag-unlad, tinitiyak mo na ang mga modelo ng pagtataya ay mananatiling parehong makapangyarihan at ligtas, na sumusuporta sa paggawa ng desisyon sa pananalapi.   Mga Pangunahing Pagsasaalang-alang Kapag Nagpapatupad ng Mga Baseline na Modelo  Upang piliin ang pinakaangkop na modelo ng baseline, kailangan mong maunawaan ang problema sa negosyo at mga katangian ng data. Halimbawa, ang mga hula ng time-series para sa mga financial market ay maaaring magsimula sa isang ARIMA model bilang baseline upang makuha ang temporal dynamics sa simpleng paraan. Ang kalidad ng data at preprocessing ay gumaganap din ng mga pangunahing tungkulin; kahit na ang pinakasimpleng modelo ay maaaring gumanap nang hindi maganda kung hindi sapat o hindi maganda ang preprocessed na data.  At panghuli, ang pag-alam kung kailan dapat lumipat mula sa isang baseline patungo sa isang mas kumplikadong modelo ay mahalaga. Ang desisyong ito ay dapat magabayan ng incremental na pagsubok at pagpapatunay, alinsunod sa umuulit na diskarte ng Agile.   Upang Sum up  Ang pagsisimula ng iyong mga proyekto sa machine learning sa pamamagitan ng pagpapakilala ng isang simpleng baseline na modelo ay hindi lamang isang paunang hakbang. Isa itong diskarte. Isang diskarte na umaayon sa mga pamamaraan ng Agile na nagpo-promote ng kahusayan, pagiging epektibo, at kakayahang umangkop. Ang paglapit sa iyong proyekto sa ganitong paraan ay maaaring makabuluhang mapahusay ang mga resulta ng proyekto sa pamamagitan ng pagtiyak na ang bawat pagtaas ng pagiging kumplikado ay makatwiran at nagdaragdag ng nasasalat na halaga. Ang pagyakap sa pagiging simple ay isang makapangyarihang bagay. Ito ay isang mahusay na diskarte sa mga larangan tulad ng pananalapi kung saan ang mga desisyon ay dapat na mabilis.

Arweave

Read My Stories

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Masyadong mahaba; Upang basahin

Make resilience your competitive advantage

Simpleng Simula: Ang Madiskarteng Advantage ng Baseline Models sa Machine Learning

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

Getting intimate with Ethereum tokens

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

Getting intimate with Ethereum tokens

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps