Использование моделей машинного обучения при принятии решений
Модели машинного обучения (ML) призваны положительно влиять на эффективность бизнеса. Понимая, как создаются эти модели, как они функционируют и как они внедряются в производство, можно полностью использовать их потенциал, чтобы изменить повседневные сценарии.
Что такое модель машинного обучения?
Создавая случаи в узкой области, например, когда страховая компания оценивает риск кражи конкретного автомобиля на основе известной статистики, модель машинного обучения будет использовать алгоритмы для определения вероятности и связывания этой вероятности с конкретным результатом. Хотя такие алгоритмы не обязательно ограничены конкретными сценариями, их можно запрограммировать с более высокой степенью точности для конкретных типов вопросов. Ниже приведены некоторые варианты использования, иллюстрирующие идеальные модели машинного обучения.
Вопросы, называемые регрессионными, включают вопросы «сколько» и «сколько».
Классификационные вопросы, включающие сценарии «Тип объекта».
Вопросы, которые позволяют модели группироваться или кластеризоваться для решения определенного сценария.
Так называемые «вопросы об обнаружении аномалий» выявляют необычные ситуации.
Инженеры и специалисты по данным используют инструменты, платформы и коды для построения моделей, часто на основе огромных объемов данных.
На самом деле действительно эффективная модель машинного обучения использует огромные объемы данных, которые в идеале должны быть очищены и помечены. Этот процесс является итеративным и включает в себя как пробы, так и ошибки с использованием тестов и мер. При создании модели машинного обучения используется несколько шагов и процессов. Готовая модель позволяет компьютеру использовать различные случаи в конкретном сценарии для достижения жизнеспособного решения.
Используя ответы на конкретные вопросы из множества проверенных случаев, модель машинного обучения предоставляет пользователям рекомендации, основанные на вероятности того, что конкретное решение является правильным. Например, указывают ли определенные симптомы на известную медицинскую проблему, можно ли исправить этот продукт или это мошенническая финансовая операция?
Практическая польза моделей машинного обучения
Модели машинного обучения предназначены для достижения следующих результатов:
· Используйте оперативные или пакетные варианты для систематической интеграции модели
· Комбинируйте несколько моделей, чтобы отвечать на сложные вопросы, требующие многошаговых ответов
· Используйте модели, чтобы помочь с организационными решениями или с внешними контактами
· Интеграция рабочих процессов и процессов, в которых участвуют несколько участников
· Использовать определенные алгоритмы, связанные с информационной системой, с минимальной правкой кода
· Предоставляйте аналитику как услугу, разделяя модель между несколькими вариантами использования.
Мониторинг и измерение моделей машинного обучения в реальной среде имеет решающее значение. При этом используется цикл постоянного улучшения. Хотя отдельные модели не так полезны, как те, которые являются частью более сложного развертывания, включающего несколько сценариев. В таких случаях предлагаемые решения должны быть сопоставлены с моделью принятия решений, основанной на знаниях эксперта в предметной области, и, следовательно, должны быть реализованы с использованием заранее определенных бизнес-правил.
Как упоминалось выше, модель машинного обучения может быть разработана страховой компанией с использованием статистических данных, подробно описывающих вероятность угона конкретного автомобиля. Модель классифицирует автомобиль как низкий, средний или высокий риск.
Следовательно, при расчете страховой квоты для конкретного транспортного средства система обращается к модели машинного обучения, которая затем определяет вероятность его кражи. Затем результат отправляется в процесс генерации котировок для расчета стоимости страхового полиса.
Заключение
Опыт показывает, что для эффективного использования модели машинного обучения необходимо интегрировать в бизнес-решения и процессы. Эти модели должны иметь возможность выполнять запросы «на лету», а их производительность в конкретной области знаний должна отслеживаться, измеряться и улучшаться с течением времени.
Для получения дополнительной информации посетите https://www.flexrule.com/archives/using-machine-learning-models-efficiently/
