Precisamos realmente de modelos mais complexos?

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Na era atual, muitas soluções e pesquisas de modelos de tirocínio de máquina são dominadas por modelos generativos, porquê o Large Language Model (LLM). Sua popularidade aumentou com a presença de produtos de IA porquê ChatGPT e Midjourney, que permitem que muitas pessoas aprendam ativamente sobre modelos de aprendizagem profunda.

Mesmo quando o resultado de IA não é tão proeminente porquê é agora, o padrão multíplice é sempre uma opção mais popular. Modelos complexos, porquê redes neurais, são usados ​​especificamente em muitos casos de uso, mesmo os mais simples. Muitas pessoas que trabalham com dados vão direto para o padrão multíplice sem considerar o mais simples, porque o fascínio de um padrão multíplice é sempre melhor.

No entanto, será que realmente precisamos de modelos complexos em todos os projetos de tirocínio de máquina? Vamos explorar isso.

O que é um padrão multíplice?

Não existem definições exatas para modelos complexos. Uma rede neural profunda é um padrão multíplice, enquanto a retorno linear é um padrão simples. Alguma coisa porquê Random Forest geralmente não constitui um padrão simples, mas também não é necessariamente um padrão multíplice.

Logo, porquê o padrão pode ser chamado de multíplice? Muitas características determinam sua dificuldade, que muitas vezes vem das seguintes informações:

• Número de parâmetros
• Interpretabilidade
• Estrutura Múltipla
• Eficiência Computacional

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O número de parâmetros é o parâmetro inerente de forma do padrão, de quem valor foi aprendido durante o processo de treinamento, e não o hiperparâmetro que foi definido inicialmente antes do início do treinamento do padrão. Os modelos complexos geralmente possuem parâmetros mais elevados do que os modelos mais Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você!

Interpretabilidade significa explicar por que o padrão fornece sua previsão. Modelos complexos têm um tempo de versão mais provocador, pois o maior número de parâmetros contribui para a dificuldade da interpretabilidade, enquanto o padrão mais simples é mais conseguível de interpretar.

Múltiplas estruturas referem-se a porquê os modelos foram projetados. Modelos complexos geralmente têm múltiplas estruturas, porquê múltiplas camadas, porquê redes neurais, ou múltiplos modelos combinados, porquê modelos de conjunto.

A eficiência do computador para o padrão multíplice é muito mais significativa do que para o padrão mais simples, pois o tempo de treinamento e os recursos necessários para treinar o padrão multíplice são muito maiores. Leste também é um efeito direto dos números dos parâmetros.

Essa era a particularidade dos modelos complexos, logo precisamos de modelos mais complexos quando modelos mais simples funcionam?

Quando trabalhar com modelos complexos

Mencionei brevemente o que distingue os modelos complexos dos mais simples e porquê suas características afetam a seleção do padrão.

Entendemos que o número do parâmetro afeta a dificuldade do padrão, enquanto um parâmetro mais cume significa que o padrão é mais Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! Com parâmetros mais elevados, o padrão poderia conquistar melhor o padrão do que um padrão mais simples, mormente o padrão não linear, que um padrão simples não consegue conquistar.

No entanto, um número maior de parâmetros também aumenta a chance de riscos de overfitting. Overfitting é basicamente uma requisito em que o padrão tem baixa capacidade de generalização porque aprende o sonido do conjunto de dados. Está em contraste com um padrão mais simples, onde é mais difícil superajustar, mas mais fácil subajustar, pois não consegue aprender padrões muito mais complexos.

Um maior número de parâmetros e múltiplas estruturas também afetam a interpretabilidade e a eficiência computacional.

Mencionei anteriormente que um padrão multíplice é mais difícil de interpretar do que um padrão mais simples. Em muitos casos de uso de negócios, preferimos um padrão com maior interpretabilidade, mesmo com desempenho de padrão subordinado. Isso ocorre porque queremos evitar preconceitos e ter crédito na previsão do padrão.

A decisão também seria afetada pelo nosso envolvente de produção. Modelos complexos requerem mais recursos em verificação com modelos mais simples. O padrão simples utilizaria menos recursos, o que significa menos custos de implantação e manutenção.

Todos os itens supra foram considerados quando se deseja usar um padrão simples ou multíplice.

Logo, precisamos realmente de modelos mais complexos? Muito, a resposta é: depende da sua situação.

Uma regra simples que você pode seguir: um padrão simples é o seu padrão preposto se já puder resolver o seu problema. Só indo para um padrão mais multíplice se for necessário.

Epílogo

Um padrão multíplice sempre parece mais sofisticado, pois a dificuldade atrai muitos a usá-lo. No entanto, há muitas características que você deseja compreender antes de usar o padrão multíplice. Você precisa entender o número de parâmetros, interpretabilidade, estrutura e eficiência computacional.

Você não precisa usar sempre modelos complexos para qualquer situação. Se o padrão simples já funciona, logo é uma solução melhor que o multíplice.

Cornélio Yudha Wijaya é gerente assistente de ciência de dados e redator de dados. Enquanto trabalha em tempo integral na Allianz Indonésia, ele adora compartilhar dicas sobre Python e dados nas redes sociais e na mídia escrita. Cornellius escreve sobre uma variedade de tópicos de IA e tirocínio de máquina.

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