Все видео

 Youtube:

VK Видео: https://vkvideo.ru/video-214877772_456239066

Презентацию можно скачать здесь: https://t.me/rcppe/78?comment=94

Что сегодня обсудим?
1. Глобальная роль ИИ
2. Какова цена ошибки в модельном мире?
3. Расскажем об управлении модельным риском

Модельный риск в машинном обучении представляет собой вероятность ошибок или недостаточной точности результатов, возникающих вследствие некорректной разработки, выбора или внедрения модели машинного обучения. Эти риски возникают по нескольким причинам.

▌ Основные причины возникновения модельного риска:

▌ 1. Ошибочный выбор признаков

Если признаки, используемые для построения модели, выбраны неправильно или недостаточно репрезентативны, модель может давать ошибочные прогнозы. Например, использование устаревших данных или игнорирование важных переменных приведет к снижению точности.

▌ 2. Неправильная оценка сложности модели

Избыточная сложность модели («переподгонка») ведет к чрезмерной адаптации к тренировочным данным и плохим результатам на новых данных. Недостаточная сложность («недоподгонка»), наоборот, означает неспособность уловить важные зависимости в данных.

▌ 3. Некачественная подготовка данных

Плохое качество исходных данных также является источником риска. Ошибки в обработке данных, такие как пропущенные значения, неправильная нормализация или зашумленность, снижают надежность выводов.

▌ 4. Ошибка интерпретации результата

Даже правильная модель может привести к неверным выводам, если её результаты интерпретируются некорректно. Непонимание вероятностного характера вывода или неправильное применение пороговых значений снижает эффективность решения.

▌ 5. Отсутствие мониторинга и обновления модели

Модели машинного обучения подвержены старению, поскольку внешние условия меняются. Отсутствие регулярного переобучения или переоценки модели приводит к потере актуальности и увеличению погрешности.

▌ Как управлять модельным риском?

Для минимизации модельного риска применяются следующие подходы:

- Регулярное тестирование и валидирование модели на независимых наборах данных.
- Постоянный мониторинг производительности модели и своевременное обновление.
- Использование нескольких подходов к оценке и сравнению моделей (кросс-валидация).
- Подбор оптимального уровня регуляризации для предотвращения переподгонки.
- Оценка важности признаков и исключение несущественных факторов.
- Создание резервных стратегий на случай отказа основной модели.

Управление модельным риском включает систематический контроль всех этапов жизненного цикла модели машинного обучения, начиная от подготовки данных и заканчивая эксплуатацией и обновлением модели.