הדרכה סטטית לעומת דינמית

באופן כללי, יש שתי דרכים לאמן מודל:

  • מודל סטטי מאומן אופליין. כלומר, אנחנו מאמנים את המודל בדיוק פעם אחת, ולאחר מכן משתמשים במודל שאימן למשך זמן מה.
  • מודל דינמי מאומן אונליין. כלומר נתונים נכנסים למערכת באופן שוטף, ואנחנו משלבים את הנתונים האלה במודל באמצעות עדכונים שוטפים.

אימון סטטי לעומת דינמי

מודל סטטי -- אימון במצב אופליין

מודל סטטי -- אימון במצב אופליין

מודל דינמי -- עבר אימון באינטרנט

מודל סטטי -- אימון במצב אופליין

  • קל לבנייה ולבדיקה – השתמשו באימון ובדיקה באצווה, חוזרים על הפעולה עד שמסיימים.

מודל דינמי -- עבר אימון באינטרנט

מודל סטטי -- אימון במצב אופליין

  • קל לבנייה ולבדיקה – השתמשו באימון ובדיקה באצווה, חוזרים על הפעולה עד שמסיימים.
  • עדיין צריך לעקוב אחרי מקורות הקלט

מודל דינמי -- עבר אימון באינטרנט

מודל סטטי -- אימון במצב אופליין

  • קל לבנייה ולבדיקה – השתמשו באימון ובדיקה באצווה, חוזרים על הפעולה עד שמסיימים.
  • עדיין צריך לעקוב אחרי מקורות הקלט
  • אפשר להשאיר את הסרטון לא פעיל

מודל דינמי -- עבר אימון באינטרנט

מודל סטטי -- אימון במצב אופליין

  • קל לבנייה ולבדיקה – השתמשו באימון ובדיקה באצווה, חוזרים על הפעולה עד שמסיימים.
  • עדיין צריך לעקוב אחרי מקורות הקלט
  • אפשר להשאיר את הסרטון לא פעיל

מודל דינמי -- עבר אימון באינטרנט

  • צריך להמשיך להזין את נתוני האימון לאורך זמן, לסנכרן את הגרסה המעודכנת באופן קבוע.
  • השתמשו באימות מתקדם במקום באימון ובדיקה באצווה.

מודל סטטי -- אימון במצב אופליין

  • קל לבנייה ולבדיקה – השתמשו באימון ובדיקה באצווה, חוזרים על הפעולה עד שמסיימים.
  • עדיין צריך לעקוב אחרי מקורות הקלט
  • אפשר להשאיר את הסרטון לא פעיל

מודל דינמי -- עבר אימון באינטרנט

  • צריך להמשיך להזין את נתוני האימון לאורך זמן, לסנכרן את הגרסה המעודכנת באופן קבוע.
  • השתמשו באימות מתקדם במקום באימון ובדיקה באצווה
  • יש צורך במעקב, בהחזרת מודלים וביכולות של העברת נתונים להסגר
  • התאמה אוטומטית לשינויים, מניעת בעיות של חוסר פעילות

סיכום של הרצאה בווידאו

באופן כללי, ההחלטה אם לבצע אימון סטטי לעומת דינמי היא על סמך הנקודות הבאות:

  • קל יותר לבנות ולבדוק מודלים סטטיים.
  • מודלים דינמיים מסתגלים לנתונים משתנים. העולם הוא מקום מאוד משתנה. תחזיות מכירות שנוצרות על סמך נתונים מהשנה שעברה לא צפויות לחזות בהצלחה את התוצאות לשנה הבאה.

אם קבוצת הנתונים לא ממש משתנה עם הזמן, כדאי לבחור באימון סטטי כי זול יותר ליצור ולתחזק אותו מאשר אימון דינמי. עם זאת, מקורות מידע רבים אכן משתנים עם הזמן, גם אלה עם התכונות שלדעתכם קבועות באותה מידה כמו גובה פני הים. העיקרון המנחה: גם אם באימון סטטי, עדיין צריך לעקוב אחרי נתוני הקלט כדי לראות אם מתבצע שינוי.

לדוגמה, נבחן מודל שמאומן לחזות את הסבירות שמשתמשים יקנו פרחים. בגלל לחץ הזמן, המודל עבר אימון רק פעם אחת באמצעות מערך נתונים של התנהגות קניית פרחים בחודשים יולי ואוגוסט. לאחר מכן המודל נשלח כדי להציג חיזויים בסביבת הייצור, אבל אף פעם לא מתעדכן. המודל פועל בצורה תקינה במשך כמה חודשים, אבל לאחר מכן הוא מספק תחזיות גרועות לגבי חג האהבה, כי התנהגות המשתמשים במהלך תקופת החגים משתנה באופן קיצוני.

הקודם
Production System ML (3 דקות)
הבא
בחינת ההבנה שלכם