Brauchen wir wirklich komplexere Modelle?

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In der heutigen Zeit werden viele Modelllösungen und Forschungsergebnisse für maschinelles Lernen von generativen Modellen wie dem Giant Language Mannequin (LLM) dominiert. Ihre Popularität ist mit der Präsenz von KI-Produkten wie ChatGPT und Midjourney gestiegen, die es vielen Menschen ermöglichen, aktiv etwas über Deep-Studying-Modelle zu lernen.

Auch wenn das KI-Produkt nicht so outstanding ist wie heute, ist das komplexe Modell immer eine beliebtere Choice. Komplexe Modelle wie neuronale Netze werden in vielen Anwendungsfällen, auch in den einfachsten, gezielt eingesetzt. Viele Datenexperten stürzen sich direkt in das komplexe Modell, ohne das einfachste in Betracht zu ziehen, weil der Reiz eines komplexen Modells immer größer ist.

Doch brauchen wir wirklich komplexe Modelle in jedem Machine-Studying-Projekt? Lass es uns erkunden.

Was ist ein komplexes Modell?

Für komplexe Modelle gibt es keine genauen Definitionen. Ein tiefes neuronales Netzwerk ist ein komplexes Modell, während die lineare Regression ein einfaches Modell ist. So etwas wie Random Forest stellt im Allgemeinen kein einfaches Modell dar, aber es ist auch nicht unbedingt ein komplexes Modell.

Wie kann das Modell additionally als komplex bezeichnet werden? Viele Merkmale bestimmen die Komplexität, die häufig aus den folgenden Informationen resultiert:

• Anzahl der Parameter
• Interpretierbarkeit
• Mehrfachstruktur
• Recheneffizienz

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Die Anzahl der Parameter ist der inhärente Modellkonfigurationsparameter, dessen Wert während des Trainingsprozesses gelernt wurde, und nicht der Hyperparameter, der ursprünglich vor Beginn des Modelltrainings festgelegt wurde. Komplexe Modelle haben im Allgemeinen höhere Parameter als einfachere Modelle.

Interpretierbarkeit bedeutet zu erklären, warum das Modell seine Vorhersage liefert. Bei komplexen Modellen ist die Interpretation schwieriger, da die höhere Anzahl an Parametern zur Komplexität der Interpretierbarkeit beiträgt, während das einfachere Modell leichter zu interpretieren ist.

Mehrere Strukturen beziehen sich auf die Artwork und Weise, wie die Modelle entworfen wurden. Komplexe Modelle haben oft mehrere Strukturen, beispielsweise mehrere Schichten wie neuronale Netze oder mehrere kombinierte Modelle wie Ensemble-Modelle.

Die Computereffizienz ist für das komplexe Modell viel wichtiger als für das einfachere Modell, da die Trainingszeit und die Ressourcen, die zum Trainieren des komplexen Modells erforderlich sind, viel höher sind. Dies ist auch eine direkte Auswirkung der Parameternummern.

Das struggle das Merkmal komplexer Modelle. Brauchen wir additionally komplexere Modelle, wenn einfachere Modelle funktionieren?

Wann Sie mit komplexen Modellen arbeiten sollten

Ich habe kurz erwähnt, was komplexe Modelle von einfacheren unterscheidet und wie sich ihre Eigenschaften auf die Modellauswahl auswirken.

Wir verstehen, dass die Parameteranzahl die Komplexität des Modells beeinflusst, wohingegen ein höherer Parameter bedeutet, dass das Modell komplexer ist. Mit höheren Parametern könnte das Modell das Muster besser erfassen als ein einfacheres Modell, insbesondere das nichtlineare Muster, das ein einfaches Modell nicht erfassen kann.

Allerdings erhöht eine höhere Anzahl von Parametern auch die Wahrscheinlichkeit einer Überanpassung von Risiken. Überanpassung ist im Grunde ein Zustand, bei dem das Modell über eine schlechte Generalisierungsfähigkeit verfügt, weil es das Rauschen aus dem Datensatz lernt. Dies steht im Gegensatz zu einem einfacheren Modell, bei dem eine Überanpassung schwieriger, eine Unteranpassung jedoch einfacher ist, da es keine viel komplexeren Muster lernen kann.

Eine höhere Anzahl von Parametern und mehrere Strukturen wirken sich auch auf die Interpretierbarkeit und Recheneffizienz aus.

Ich habe bereits erwähnt, dass die Interpretation eines komplexen Modells schwieriger ist als die eines einfacheren Modells. In vielen Geschäftsanwendungsfällen bevorzugen wir ein Modell mit höherer Interpretierbarkeit, selbst bei geringerer Modellleistung. Dies liegt daran, dass wir Verzerrungen vermeiden und Vertrauen in die Modellvorhersage haben möchten.

Die Entscheidung würde auch von unserer Produktionsumgebung beeinflusst. Komplexe Modelle erfordern im Vergleich zu einfacheren Modellen mehr Ressourcen. Das einfache Modell würde weniger Ressourcen verbrauchen, was geringere Kosten für die Bereitstellung und Wartung bedeutet.

Alle oben genannten Punkte wurden berücksichtigt, wenn Sie ein einfaches oder komplexes Modell verwenden möchten.

Additionally, Brauchen wir wirklich komplexere Modelle? Die Antwort lautet: Es hängt von Ihrer State of affairs ab.

Eine einfache Faustregel, die Sie befolgen können: Ein einfaches Modell ist Ihr bevorzugtes Modell, wenn es Ihr Drawback bereits lösen könnte. Wechseln Sie nur dann zu einem komplexeren Modell, wenn dies erforderlich ist.

Abschluss

Ein komplexes Modell sieht immer schicker aus, da die Komplexität viele dazu verleitet, es zu verwenden. Es gibt jedoch viele Merkmale, die Sie verstehen sollten, bevor Sie das komplexe Modell verwenden. Sie müssen die Anzahl der Parameter, die Interpretierbarkeit, die Struktur und die Recheneffizienz verstehen.

Sie müssen nicht immer für jede State of affairs komplexe Modelle verwenden. Wenn das einfache Modell bereits funktioniert, ist es eine bessere Lösung als das komplexe.

Cornellius Yudha Wijaya ist stellvertretender Supervisor und Datenautor im Bereich Knowledge Science. Während er Vollzeit bei Allianz Indonesia arbeitet, liebt er es, Python- und Datentipps über soziale Medien und Schreibmedien zu teilen. Cornellius schreibt über eine Vielzahl von Themen zu KI und maschinellem Lernen.

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