Andmete triivimine vs kontseptsiooni triiv: mis vahe on?

Mudeli triiv viitab nähtusele, mis ilmneb siis, kui masinõppemudeli jõudlus aja jooksul halveneb. See juhtub erinevatel põhjustel, sealhulgas andmete levitamise muudatused, mudeli eesmärkide või eesmärkide muutused või muutused keskkonnas, milles mudel töötab. Peamisi on kaks mudelitriivi tüübid mis võib juhtuda: andmete ja kontseptsioonide triivimine.

Andmete triiv viitab nende andmete muutuvale jaotusele, millele mudelit rakendatakse. Mõiste triiv viitab muutuvale mudeli aluseks olevale eesmärgile või eesmärgile. Nii andmete kui ka kontseptsioonide triivimine võib põhjustada a jõudluse langust masinõpe mudel.

Mudeli triiv võib olla tõsine probleem masinõppesüsteemide jaoks, mida kasutatakse reaalses maailmas, kuna see võib põhjustada ebatäpseid või ebausaldusväärseid ennustusi või otsuseid. Mudeli triiviga tegelemiseks on oluline pidevalt jälgida masinõppemudelite toimivust aja jooksul ja võtta meetmeid selle vältimiseks või leevendamiseks, näiteks mudeli ümberõpetamine uute andmete põhjal või mudeli parameetrite kohandamine. Need seire- ja reguleerimissüsteemid peavad olema a tarkvara juurutamise süsteem ML mudelite jaoks.

Kontseptsioonitriiv vs. andmete triiv: mis vahe on?

Andmete triivimine

Andmete triiv või ühismuutuja nihe viitab nähtusele, kus andmesisendite jaotus, mis an ML mudel oli koolitatud, erineb nende andmesisendite jaotusest, millele mudelit rakendatakse. Selle tulemusena võib mudel muutuda prognooside või otsuste tegemisel vähem täpseks või tõhusamaks.

Andmete triivi matemaatilist esitust saab väljendada järgmiselt:

P(x|y) ≠ P(x|y')

Kus P(x|y) viitab sisendandmete tõenäosusjaotusele (x), võttes arvesse väljundandmeid (y), ja P(x|y') on sisendandmete tõenäosusjaotus, arvestades uute andmete väljundandmeid. millele mudelit rakendatakse (y').

Oletagem näiteks, et ML-mudelit koolitati konkreetse jaekaupluse kliendiandmete andmekogumi põhjal ja mudelit kasutati selleks, et ennustada, kas klient sooritab ostu oma vanuse, sissetuleku ja asukoha põhjal. 

Kui mudelisse sisestatud uute andmete sisendandmete jaotus (vanus, sissetulek ja asukoht) erineb oluliselt koolitusandmestiku sisendandmete jaotusest, võib see põhjustada andmete triivi ja mudeli muutumise ebatäpsemaks.

Andmete triivi ületamine

Üks võimalus andmete triivimisest üle saada on kasutada selliseid tehnikaid nagu kaalumine või valim, et kohandada andmete jaotuse erinevusi. Näiteks võite treenimisandmestiku näiteid kaaluda, et need vastaksid täpsemalt nende uute andmete sisendandmete jaotusele, millele mudelit rakendatakse. 

Teise võimalusena võite mudeli treenimiseks tasakaalustatud andmestiku loomiseks võtta proovi uutest andmetest ja treeningandmetest. Teine lähenemisviis on kasutada domeeni kohandamise tehnikaid, mille eesmärk on kohandada mudel uue andmete jaotusega, õppides lähtedomeeni (koolitusandmed) ja sihtdomeeni (uued andmed) vahelise vastendamise. Üks viis selle saavutamiseks on kasutada sünteetiliste andmete genereerimine algoritmid.

Mõiste triiv

Mõiste triiv ilmneb siis, kui mudeli sisend- ja väljundandmete vaheline funktsionaalne seos muutub. Vaatamata muutunud kontekstile töötab mudel samamoodi, muudatustest teadmata. Seega pole koolituse käigus õpitud mustrid enam täpsed.

Mõiste triivi nimetatakse mõnikord ka klassitriiviks või tagumise tõenäosuse nihkeks. Seda seetõttu, et see viitab tõenäosuste muutumisele erinevate olukordade vahel:

Pt1 (Y|X) ≠ Pt2 (Y|X)

Seda tüüpi triivi põhjustavad välised protsessid või sündmused. Näiteks võib teil olla mudel, mis ennustab elukallidust geograafilise asukoha põhjal, kasutades sisendiks erinevaid piirkondi. Iga piirkonna arengutase võib aga tõusta või langeda, muutes elukallidust reaalses maailmas. Seega kaotab mudel täpse prognoosimise võime. 

Mõiste „kontseptsiooni triivi” algne tähendus on muutus selles, kuidas me konkreetsetest siltidest aru saame. Üks näide on see, mille märgime meilides rämpspostiks. Kunagi peeti selliseid mustreid nagu sagedased massilised e-kirjad rämpsposti tunnusteks, kuid tänapäeval pole see alati nii. Rämpspostidetektorid, mis ikka veel kasutavad neid aegunud atribuute, on rämpsposti tuvastamisel vähem tõhusad, kuna neil on kontseptsiooni kõrvalekaldumine ja need nõuavad ümberõpet.

Siin on veel näiteid kontseptsioonide triivimisest:

• Maksuseadustiku muudatuste mõju maksukuulekust ennustavale mudelile
• Areneva kliendikäitumise mõju toote müüki ennustavale mudelile
• Finantskriisi mõju ettevõtte kasumi prognoosidele

Concept Drift vs Data Trift

Andmete triivi korral otsuse piir ei muutu; muutub ainult sisendite tõenäosusjaotus – P(x). Kontseptsiooni triiviga muutub otsustuspiir, muutudes nii sisendi kui ka väljundi jaotus – P(x) ja P(y). 

Teine oluline erinevus on see, et andmete triiv tuleneb peamiselt sisemistest teguritest, nagu andmete kogumine, töötlemine ja koolitus. Mõistete triiv tuleneb tavaliselt välistest teguritest, nagu olukord reaalses maailmas.

Andmete ja kontseptsioonide triivi tuvastamise ja ületamise strateegiad

On mitmeid strateegiaid, mis aitavad tuvastada ja ületada mudeli triivi masinõppesüsteemis.

• Jõudluse jälgimine: ML-mudeli toimivuse regulaarne hindamine hoidmisandmestikul või tootmises võib aidata tuvastada täpsuse või muude mõõdikute vähenemist, mis võivad viidata mudeli triivimisele.
• Andmete ja kontseptsioonide triivi tuvastamise algoritmid: Andmete triivi tuvastamiseks on spetsiaalselt loodud algoritme, nagu Page-Hinkley test või Kolmogorov-Smirnovi test, aga ka algoritme, mis tuvastavad kontseptsioonide triivi, näiteks ADWIN-i algoritm. Need algoritmid suudavad automaatselt tuvastada muutused sisendandmetes või ülesandes, mis võivad viidata mudeli triivimisele.
• Andmete ja kontseptsioonide triivi vältimise tehnikad: Need tehnikad võivad aidata vältida andmete või kontseptsioonide triivimist. Näiteks andmete suurendamise või sünteetiliste andmete genereerimise kasutamine võib aidata tagada, et ML-mudelil on kokkupuude laia tüüpilise andmevalikuga, mis võib muuta selle andmete jaotuse muutuste suhtes vastupidavamaks. Samamoodi võib ülekandeõppe või multitegumõppe kasutamine aidata mudelil kohaneda muutuva ülesande või eesmärgiga.
• Ümberõpe ja peenhäälestus: Kui tuvastatakse mudeli triivimine, võib mudeli ümberõpe või peenhäälestus uute andmete põhjal sellest üle saada. Seda saab teha perioodiliselt või vastusena olulistele andmete või ülesande muudatustele.

Mudelite triivi korrapärase jälgimise ja ennetavate meetmete võtmisega selle vältimiseks või leevendamiseks on võimalik masinõppemudelite täpsust ja usaldusväärsust aja jooksul säilitada.

Järeldus

Kokkuvõtteks võib öelda, et andmete triiv ja mudeli triiv on kaks olulist nähtust, mis võivad mõjutada masinõppe (ML) mudelite jõudlust. 

Andmete triiv, tuntud ka kui ühismuutuja nihe, ilmneb siis, kui sisendandmete jaotus, mille järgi ML-mudelit koolitati, erineb nende sisendandmete jaotusest, millele mudelit rakendatakse. Mudeli triiv, tuntud ka kui kontseptsiooni triiv, ilmneb siis, kui andmete statistilised omadused, mille kohta ML-mudelit koolitati, muutuvad aja jooksul. 

Nii andmete kui ka mudeli triivimine võib viia selleni, et mudel muutub prognooside või otsuste tegemisel vähem täpseks või tõhusamaks ning ML-mudeli toimivuse säilitamiseks aja jooksul on oluline neid nähtusi mõista ja nendega tegeleda. 

Andmete triivimisest ja mudelitriivist ülesaamiseks saab kasutada erinevaid tehnikaid, sealhulgas mudeli ümberõpetamist värskendatud andmete põhjal, veebiõpet või adaptiivset õppimist ning mudeli toimivuse jälgimist aja jooksul.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.dataversity.net/data-drift-vs-concept-drift-what-is-the-difference/