Masinõppepõhine prognoosimine tugineb tulevaste tulemuste ennustamiseks ajalooliste andmete põhjal treenitud algoritmidele, samas kui inimestekspertide prognoosimine tugineb professionaalsele hinnangule, valdkonna teadmistele ja kontekstuaalsele arutluskäigule. Mõlemal lähenemisviisil on erinevad tugevused ja paljud organisatsioonid ühendavad neid nüüd täpsemate prognooside saamiseks.
Andmepõhine lähenemisviis, mis kasutab ajaloolistel andmekogumitel treenitud algoritme mustrite tuvastamiseks ja tulevaste sündmuste prognooside genereerimiseks.
Hinnangul põhinev lähenemisviis, kus valdkonna spetsialistid kasutavad tulevaste tulemuste ennustamiseks kogemusi, intuitsiooni ja kontekstuaalset arusaama.
| Funktsioon | Masinõppe prognoosimine | Inimeselt ekspertide prognoosimine |
|---|---|---|
| Esmane sisend | Ajaloolised numbrilised andmed | Valdkonna teadmised, kogemused, kvalitatiivne kontekst |
| Ennustamise kiirus | Peaaegu kohene pärast treenimist | Aeglasem, nõuab teadlikku analüüsi |
| Musta Luige sündmuste käsitlemine | Kehv ilma ümberõppeta | Tugev, oskab uudsete stsenaariumide üle arutleda |
| Skaleeritavus | Väga skaleeritav paljude ülesannete vahel | Piiratud saadaoleva ekspertide ajaga |
| Tõlgendatavus | Sageli must kast, kuigi selgitatavuse tööriistad on olemas | Otsuseid saab selgitada arutluskäigu abil |
| Eelarvamuste vastuvõtlikkus | Peegeldab treeningandmete eelarvamusi | Kognitiivsete eelarvamuste, näiteks ankurdamise ja ülienesekindluse suhtes |
| Kulude struktuur | Suur algkulu, madal piirkulu | Nõutav on pidev ekspertide hüvitis |
| Kohandumise võime muutustega | Nõuab uute andmetega ümberõpet | Saab reaalajas arutluskäiku kohandada |
Philip Tetlocki Hea Kohtuotsusprojekti uuring näitas, et parimad inimestest superprognoosijad edestasid geopoliitilistes küsimustes algoritmilisi baasjooni umbes 30%. Valdkondades, kus on aga rohkelt ajaloolisi andmeid, näiteks ilmaennustus või jaemüügi nõudlus, edestavad masinõppe mudelid sageli inimotsustusi suure eduga. Täpsuse võitja sõltub tegelikult sellest, kas tulevik sarnaneb minevikuga.
Masinõppemudelid vajavad hea toimimise tagamiseks märkimisväärses koguses puhtaid ja struktureeritud andmeid ning neil on raskusi, kui need andmed on napid või mürased. Inimeksperdid saavad isegi piiratud teabe korral teha mõistlikke ennustusi, tuginedes analoogiatele ja varasemale kogemusele. Teisest küljest, kui masinõppemudel on treenitud, ei maksa tuhandete ennustuste genereerimine peaaegu midagi, samas kui inimeste oskusteabe laiendamine nõuab rohkemate inimeste palkamist ja koolitamist.
Sidusrühmad tahavad sageli aru saada, miks prognoos ütleb just seda, mida ta ütleb, ja inimeksperdid saavad tavaliselt nende arutluskäiku samm-sammult läbi käia. Paljud masinõppe mudelid, eriti süvaneuraalvõrgud, toimivad mustade kastide rollis, kus sisemine loogika on läbipaistmatu. Selgitatavuse tööriistad nagu SHAP ja LIME aitavad, kuid lisavad keerukust ega rahulda alati regulaatoreid ega otsustajaid, kes vajavad selgeid põhjendusi.
Kui juhtub midagi tõeliselt enneolematut, näiteks COVID-19 pandeemia, mis häirib tarneahelaid kogu maailmas, ebaõnnestuvad pandeemia-eelsete andmete põhjal treenitud masinõppemudelid sageli täielikult, kuni neid ümber õpetatakse. Inimeksperdid saavad esmaste põhimõtete abil arutleda uute stsenaariumide üle ja oma vaimseid mudeleid lennult kohandada. See kohanemisvõime muudab inimliku otsustusvõime eriti väärtuslikuks struktuurimuutuste või kriiside ajal.
Võimsa masinõppe prognoosimissüsteemi loomine nõuab investeeringuid andmeinfrastruktuuri, inseneritalenti ja arvutusressurssidesse, kuid prognoosi piirkulu on pärast seda väike. Inimekspertide prognoosimine nõuab pidevaid kulutusi palkadele, koolitusprogrammidele ja sageli konkurentsivõimelisele tasule, et tipptalente hoida. Piiratud eelarvega organisatsioonide puhul taandub valik sageli sellele, kas neil on andmeid või juurdepääs ekspertiisile.
Üha täpsemad prognoosid saadakse pigem mõlema meetodi kombineerimisel kui ainult ühe valimisel. Masinõpe saab hakkama suure kvantitatiivse tõusu ja pinnamustrite mõjuga, samal ajal kui inimeksperdid vaatavad tulemused üle, kohandavad neid kvalitatiivsete teguritega ja tühistavad mudeli, kui nad tunnevad, et midagi on valesti. See inimese kaasamine tsüklisse on muutumas standardseks praktikaks erinevates valdkondades alates rahandusest kuni epidemioloogiani.
Masinõpe annab alati täpsemaid prognoose kui inimesed.
Täpsus sõltub suuresti valdkonnast. Stabiilses ja andmerikkas keskkonnas võidab masinõpe sageli, kuid uudsetes või kiiresti muutuvates olukordades edestavad oskuslikud inimprognoosijad sageli algoritme. Uuringud, nagu Tetlocki superprognoosijate uuring, näitavad, et inimesed suudavad geopoliitilistes küsimustes masinõppe baasjooni ületada.
Inimeste ekspertide ennustused on lihtsalt kõhutundel põhinev oletus.
Oskuslikud prognoosijad kasutavad struktureeritud meetodeid, nagu võrdlusklasside ennustamine, dekompositsioon ja tõenäosuse uuendamine. Nad jälgivad oma ennustusi, õpivad vigadest ja rakendavad ranget arutluskäiku, selle asemel et tugineda ainult intuitsioonile.
Kui masinõppe prognoosimismudel on treenitud, ei pea seda enam kunagi uuendama.
Mudelid halvenevad aja jooksul, kuna reaalse maailma mustrid muutuvad – seda probleemi nimetatakse kontseptsiooni triiviks. Enamik tootmiskeskkonnas kasutatavaid masinõppesüsteeme vajab täpsuse säilitamiseks regulaarset ümberõpet, jälgimist ja hooldust.
Rohkem andmeid muudab masinõppe prognoosid alati paremaks.
Andmete kvaliteet on sama oluline kui kvantiteet. Ebatavalised, aegunud või mürased andmed võivad ennustusi tegelikult halvendada ning samade vigaste andmete lisamine ei lahenda algpõhjuseid.
Inimeksperdid on liiga kallutatud, et usaldusväärselt ennustada.
Kuigi kognitiivsed eelarvamused esinevad, vähendavad struktureeritud prognoosimistehnikad ja mitme sõltumatu eksperdi ennustuste koondamine eelarvamusi märkimisväärselt. Tetlocki uuring näitas, et ekspertide koondatud ennustused võivad olla märkimisväärselt täpsed.
Valige masinõppepõhine prognoosimine, kui teil on külluslikult ajaloolisi andmeid, vajate suuremahulisi ennustusi ja tegutsete suhteliselt stabiilses keskkonnas. Valige inimeselt ekspertidelt tulenev prognoosimine uudsete olukordade, piiratud andmete või stsenaariumide puhul, kus kontekstuaalne arutluskäik on olulisem kui mustrite äratundmine. Enamiku tõsiste rakenduste puhul saadakse parimad tulemused mõlema lähenemisviisi kombineerimisel, mitte konkurentidena käsitlemisel.
Mudeliteenuse A/B-testimine suunab liiklust konkureerivate mudeliversioonide vahel, et mõõta reaalset toimivust, samas kui ühe mudeli juurutamine saadab kõigile kasutajatele ühe mudeli. Meeskonnad valivad nende vahel riskitaluvuse, liiklusmahu ja statistilise valideerimise vajaduse alusel enne täielikku juurutamist.
Sisuväljaannete A/B-testimine hõlmab variatsioonide levitamist erinevatele sihtrühmadele ja tulemuslikkuse mõõtmist, samas kui ühekordsed sisuväljaanded suunavad ühe versiooni korraga kõigile. Igal lähenemisviisil on erinevad eesmärgid, kusjuures A/B-testimine eelistab andmepõhist optimeerimist ja ühekordsed väljaanded seavad esikohale kiiruse ja lihtsuse.
See detailne võrdlus uurib adaptiivsete intelligentsete mootorite arhitektuurilisi erinevusi, operatsioonilisi piiranguid ja reaalset jõudlust võrreldes fikseeritud käitumisega automatiseerimissüsteemidega. Vaatleme, kuidas süsteemid, mis pidevalt õpivad uutest keskkonnaandmetest, sobivad kokku jäikade ja ennustatavate reeglipõhiste raamistikega.
Adaptiivne otsing kohandab dünaamiliselt, kuidas ja millist teavet süsteem päringu põhjal hangib, samas kui staatilised otsingukanalid järgivad fikseeritud reegleid olenemata kontekstist. Mõlemad toetavad tänapäevaseid tehisintellekti rakendusi, kuid erinevad oluliselt paindlikkuse, maksumuse ja täpsuse poolest. Nende vahel valimine sõltub töökoormuse keerukusest ja eelarvest.
Agentide koolitamine keskkondades hõlmab õppimist reaalajas simuleeritud või füüsilise keskkonnaga suhtlemise kaudu, samas kui võrguühenduseta andmestiku koolitamine tugineb eelnevalt kogutud andmetele ilma täiendava keskkonnale juurdepääsuta. Mõlemad lähenemisviisid treenivad masinõppe mudeleid, kuid erinevad põhimõtteliselt selle poolest, kuidas agendid kogemusi koguvad ja jõudlust parandavad.
