تتعامل نماذج علوم البيانات مع عدم اليقين، وبصرف النظر عن التحسينات المحدودة المتعلقة ببناء النموذج مثل: هندسة الميزات وضبط المعلمة الفائقة هناك عوامل أخرى يمكن أن تساعد في تنفيذ النموذج بنجاح.
ما هي عوامل التنفيذ الفعال لنماذج علوم البيانات
1. الارتباط والسببية
- من الشائع أن يرغب مستخدمو الأعمال في معرفة السبب الكامن وراء إخراج نماذج علوم البيانات، ومع ذلك فإنّ نماذج علم البيانات التي تتضمن التعلم الآلي (ML) تستخدم التحليلات التنبؤية والتي لا تحدد السببية.
- يمكن لعلماء البيانات تحديد المتغيرات والمعاملات التي تؤثر على مخرجات نموذج (ML)، وتمثل هذه الارتباطات والأنماط الموجودة في بيانات التدريب.
- على الرغم من أن تحديد هذه الأنماط في البيانات لا يثبت وجود علاقة سببية إلّا أنّ الفحص الدقيق للمتغيرات والمعاملات المؤثرة يمكن أن يخبر عن التكهنات المتعلقة بالأسباب الكامنة وراء ارتباط محدد.
2. التدريب المستمر والتدريب الدوري
- يُعد تدريب نماذج (ML) بشكل مستمر مفيدًا لتطبيقات الأعمال، حيث توجد كميات كبيرة من البيانات الواردة والحاجة إلى نماذج لتعلم التحولات السريعة في الأنماط ديناميكيًا وكافيًا عندما تكون ظروف البيانات ثابتة إلى حد ما وبطيئة، وعندما يتم تدريب نموذج في البداية باستخدام كميات كبيرة من البيانات يمكن أن يكون هناك نمط قديم يمكن تعلمه.
- يتطلب الابتعاد عن هذا كميات كبيرة بنفس القدر من بيانات التدريب لإحداث تحول في التعلم، كما هو الحال في التنبؤ الذي ينتج عن سلسلة طويلة من الإجراءات والنتائج للشركة.
3- النمذجة وأخطاء الأعمال
أخطاء النمذجة متوقعة مع أي عملية تعلم إحصائي، ومع ذلك هناك مجموعة متنوعة من الأخطاء التي نصفها على أنّها أخطاء تجارية وهذه ليست أخطاء في الواقع بالمعنى الإحصائي ولكن قد ينظر إليها مستخدم الأعمال على أنّها أخطاء.
4- البيانات المتوازنة والبيانات غير المتوازنة
عند التعامل مع نماذج التصنيف من الأهمية بمكان فهم التوزيع الطبقي، وعند جمع بيانات تدريب جديدة لتدريب نموذج علم بيانات جديد قد تكون البيانات نفسها متوازنة جيدًا، حيث يمكن تجميع المعلومات معًا.
