Ein Modell ermöglicht es seinem Benutzer, ein Problem in der Realität zu diktieren, um ein Problem zu lösen oder eine Frage in dieser Situation zu beantworten. Mit anderen Worten: Es stellt ein Mittel zur Manipulation von Situationen dar, um die Ergebnisse verschiedener Eingaben zu analysieren. Dies geschieht, indem man es einem sich ändernden Satz von Annahmen unterwirft. Nun, das ist nur die Spitze des Eisbergs! Bleiben Sie auf dem Laufenden, ich erkläre Ihnen alles, was Sie über ein Modellportfolio im maschinellen Lernen wissen müssen, zusammen mit einem Model View Controller und einem Automodell.
Was ist ein Modell?
Ein Modell eines Systems oder Prozesses ist eine theoretische Beschreibung, die Ihnen helfen kann zu verstehen, wie die Methode oder der Prozess funktioniert oder funktionieren könnte. Ein Modell ist die Sammlung einer oder mehrerer unabhängiger Variablen und ihrer vorhergesagten Wechselwirkungen, die Forscher verwenden, um die Variation ihrer abhängigen Variablen zu erklären. Es gibt sie in vielen Formen, Größen und Stilen. Daher ist es wichtig darauf hinzuweisen, dass es sich bei einem Modell nicht um die reale Welt handelt, sondern lediglich um ein von Menschen erstelltes Modell, das uns hilft, reale Systeme besser zu verstehen. Alle Modelle verfügen im Allgemeinen über einen Informationseingang, einen Informationsprozessor und einen Ausgang erwarteter Ergebnisse.
Modelle sind Algorithmen, die Anweisungen aus einem Datensatz induzieren und dann verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen, Empfehlungen abzugeben oder eine Aktion auf der Grundlage einer probabilistischen Bewertung vorzuschreiben. Darüber hinaus verwenden sie Algorithmen, um Muster in den Daten zu identifizieren, die einen Zusammenhang mit der Ausgabe herstellen. Modelle können Dinge genauer vorhersagen als Menschen, bevor sie eintreten, beispielsweise katastrophale Wetterereignisse oder jemand, der in einem Krankenhaus kurz vor dem Tod steht.
Welche 4 Arten von Modellen gibt es?
Jedes davon passt in eine Gesamtklassifikation von vier Hauptkategorien: physikalische Modelle, schematische Modelle, verbale Modelle und mathematische Modelle.
Was ist ein Modell im maschinellen Lernen?
Die heutige IT-Welt passt sich zunehmend an maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz an. Infolgedessen erkennen immer mehr Branchen die Vorteile, die es mit sich bringt, dass Maschinen und Computer Entscheidungen über sich wiederholende Aufgaben treffen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist, wodurch die Menschen mehr Zeit für wichtigere Aufgaben haben. Daher werden Modelle für maschinelles Lernen aus Algorithmen für maschinelles Lernen erstellt, die entweder mit gekennzeichneten, unbeschrifteten oder gemischten Daten trainiert werden.
Außerdem erfüllen unterschiedliche maschinelle Lernalgorithmen unterschiedliche Ziele, beispielsweise Klassifizierung oder Vorhersagemodellierung, sodass Datenwissenschaftler unterschiedliche Algorithmen als Grundlage für unterschiedliche Modelle verwenden. Wenn Daten in einen bestimmten Algorithmus eingegeben werden, werden sie geändert, um eine bestimmte Aufgabe besser zu bewältigen, und werden zu einem Modell für maschinelles Lernen. Beispielsweise können Modelle des maschinellen Lernens bei der Verarbeitung natürlicher Sprache die Absicht hinter bisher ungehörten Sätzen oder Wortkombinationen interpretieren und richtig erkennen.
Was ist ein Modell und Beispiel?
Eine maßstabsgetreue kleine Kopie oder Nachahmung eines vorhandenen Objekts wie eines Schiffes, eines Gebäudes usw. Websters neue Welt. Eine vorbereitende Darstellung von etwas dient als Plan, nach dem das endgültige, meist größere Objekt konstruiert werden soll.
Wann sollte das Modell des maschinellen Lernens verwendet werden?
Gute Modelle für maschinelles Lernen haben häufig die folgenden gemeinsamen Eigenschaften:
- Dabei handelt es sich um eine wiederholte Entscheidung oder Bewertung, die Sie automatisieren möchten und für die Sie konsistente Ergebnisse benötigen.
- Es ist schwierig oder unmöglich, die Lösung oder die Kriterien einer Entscheidung explizit zu beschreiben.
- Sie haben Daten oder vorhandene Beispiele beschriftet, mit denen Sie die Situation beschreiben und dem richtigen Ergebnis zuordnen können.
Arten von Modellen für maschinelles Lernen
Modelle für maschinelles Lernen gibt es in vielen Versionen, ebenso wie es viele verschiedene Klassifikationen für maschinelles Lernen gibt. Natürlich sind sich nicht alle über die genaue Anzahl oder Aufteilung der Modelle für maschinelles Lernen einig.
#1. Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist das am einfachsten zu verstehende Modell des maschinellen Lernens, bei dem Eingabedaten als Trainingsdaten bezeichnet werden und eine bekannte Bezeichnung oder ein bekanntes Ergebnis als Ausgabe haben. Es funktioniert also nach dem Prinzip der Input-Output-Paare. Außerdem muss eine Funktion erstellt werden, die mithilfe eines Trainingsdatensatzes trainiert werden kann. Anschließend wird sie auf unbekannte Daten angewendet und trifft einige Vorhersagen. Überwachtes Lernen ist aufgabenbasiert und wird anhand gekennzeichneter Datensätze getestet.
#2. Unbeaufsichtigtes Lernen
Unbeaufsichtigte Modelle für maschinelles Lernen implementieren den Lernprozess, der dem überwachten Lernen entgegengesetzt ist, was bedeutet, dass sie das Lernen aus dem unbeschrifteten Trainingsdatensatz ermöglichen. Basierend auf dem unbeschrifteten Datensatz sagt das Modell die Ausgabe voraus. Durch unüberwachtes Lernen lernt das Modell selbständig und ohne Aufsicht verborgene Muster aus dem Datensatz.
#3. Halbüberwachtes Lernen
Beim halbüberwachten Lernen wird eine Mischung aus gekennzeichneten und unbeschrifteten Daten verwendet, um einen Algorithmus zu trainieren. Bei diesem Prozess wird der Algorithmus zunächst mit einer kleinen Menge gekennzeichneter Daten trainiert, bevor er mit einer viel größeren Menge unbeschrifteter Daten trainiert wird.
So erstellen Sie ein Modell für maschinelles Lernen
Es gibt mehrere Schritte zum Aufbau eines guten Modells für maschinelles Lernen.
#1. Verstehen Sie das Geschäftsproblem und was den Erfolg auslöst
Sie müssen ein Problem verstehen, bevor Sie es beheben können. Dieses Verständnis beinhaltet die Zusammenarbeit mit dem Projektinhaber und die Festlegung der Anforderungen und Ziele. Finden Sie dann heraus, für welche Teile des Geschäftsziels eine Lösung für maschinelles Lernen erforderlich ist und wie Sie feststellen können, wann Sie erfolgreich waren.
#2. Verstehen Sie die Daten und identifizieren Sie sie.
Modelle für maschinelles Lernen sind zum Lernen auf saubere, umfangreiche Trainingsdaten angewiesen. Finden Sie heraus, welche Arten von Daten Sie benötigen und ob sie für das Projekt in einem ausreichend guten Zustand sind. Dies liegt daran, dass Sie so feststellen können, woher die Daten stammen, wie viel Sie benötigen und in welchem Zustand sie sich befinden. Darüber hinaus müssen Sie verstehen, wie und ob das Modell des maschinellen Lernens mit Echtzeitdaten funktioniert.
#3. Sammeln und bereiten Sie Ihre Daten vor
Nachdem Sie nun Ihre Datenquellen kennen, müssen Sie die Daten in etwas verarbeiten, das für das Training des maschinellen Lernens geeignet ist. Dieser Prozess umfasst jedoch das Sammeln der Daten aus ihren vielen Quellen, deren Standardisierung, das Finden und Ersetzen ungenauer Informationen, das Entfernen doppelter und irrelevanter Informationen sowie die Aufteilung der Daten in Trainings-, Test- und Validierungssätze.
#4. Trainieren Sie Ihr Modell
Jetzt kommt der spaßige Teil. Sie müssen Ihr Modell trainieren, um aus den qualitativ hochwertigen Daten zu lernen, die Sie gesammelt und verarbeitet haben. Dieser Schritt umfasst die Auswahl einer Technik, das Training, die Auswahl von Algorithmen und die Modelloptimierung. Informationen zu Ihren Optionen finden Sie in den oben genannten Modelltypen für maschinelles Lernen.
#5. Bewerten Sie die Leistung des Modells und richten Sie den Standard ein
Dieser Schritt ist jedoch analog zum Qualitätssicherungsaspekt der Anwendungsentwicklung. Sie müssen die Leistung Ihres Modells anhand der festgelegten Anforderungen und Metriken bewerten, die wiederum bestimmen, wie gut Sie davon ausgehen können, dass es in der realen Welt funktioniert.
#6. Experimentieren Sie mit dem Modell und stellen Sie sicher, dass es wie erwartet funktioniert
Dieser Schritt wird auch als Operationalisierung des Modells bezeichnet. Stellen Sie es anschließend so bereit, dass Sie seine Leistung kontinuierlich messen und überwachen können. Cloud-Umgebungen sind hierfür ideal. Entwickeln Sie als Nächstes einen Standard, mit dem Sie zukünftige Iterationen Ihres Modells messen können. Anschließend iterieren Sie kontinuierlich die verschiedenen Aspekte Ihres Modells, um seine Gesamtleistung zu verbessern.
#7. Passen Sie Ihr Modell ständig an und wiederholen Sie es
Überwachen und verbessern Sie Ihr Modell weiterhin. Schließlich entwickeln sich Technologien weiter und verändern sich, Geschäftsanforderungen entwickeln sich weiter und die reale Welt macht den Dingen gelegentlich einen Strich durch die Rechnung. Jeder dieser Faktoren könnte möglicherweise neue Anforderungen bedeuten. Verbessern Sie daher weiterhin die Genauigkeit und Leistung des Modells. Stellen Sie sich Ihr maschinelles Lernmodell als mobile App vor. Die Anwendung muss immer optimiert, aktualisiert und verbessert werden. Das Gleiche gilt für Ihr maschinelles Lernmodell.
Was ist ein Modellauto?
Eine der besten Möglichkeiten, mehr über verschiedene Automodelle zu erfahren und herauszufinden, welches für Sie am besten geeignet ist, besteht darin, online einen Autokonfigurator zu finden. Daher bieten Ihnen die meisten Hersteller die Möglichkeit, auf ihrer Website ein Auto aus ihrem Angebot auszuwählen und ein Auto Ihrer Wahl zu „bauen“. Sie können jedoch ein beliebiges Muster auswählen und der Konfigurator führt Sie durch die einzelnen verfügbaren Ausstattungsvarianten und deren Angebote.
Ein Automodell ist die Bezeichnung für ein bestimmtes Auto innerhalb der Produktpalette eines Herstellers. Dies liegt daran, dass sich verschiedene Modelle durch Technologie, Komponenten, Grundlagen und/oder Stil und Aussehen unterscheiden. Darüber hinaus kennzeichnen viele Hersteller von Luxusautos ihre Modelle mit einer Reihe von Zahlen und Buchstaben. Deutsche Hersteller wie Mercedes-Benz, BMW und Audi sind dafür bekannt, dass sie dies tun und versuchen, die Modelle auseinanderzuhalten.
Faktoren, die bei der Auswahl eines Automodells zu berücksichtigen sind
Die Wahl eines Automodells ist wahrscheinlich eine der wichtigsten Entscheidungen, die Sie jemals treffen werden, vor allem weil der Autokauf so kostspielig ist. Auch der Autokaufprozess kann langwierig und unangenehm sein, wenn Sie nicht vorbereitet sind. Zu Ihrem Glück gibt es Listen mit Dingen, die Sie vor und während des Autokaufprozesses beachten sollten.
- Qualität
- Überblick auf die Betriebskosten ihrer Fitnessgeräte
- Zuverlässigkeit
- PREISLISTE
- Eigenschaften
- Wiederverkaufswert
- Wartung
- Automarke
Was ist ein Model View Controller?
Der Model View Controller ist ein Muster im Softwaredesign, das Objekten in einer Anwendung eine von drei Rollen zuweist: Modell, Ansicht oder Controller. Das Muster definiert nicht nur die Rollen, die Objekte in der Anwendung spielen, sondern auch die Art und Weise, wie Objekte miteinander kommunizieren. Es betont die Trennung zwischen der Geschäftslogik und der Anzeige der Software.
Diese „Separation of Concerns“ sorgt für eine bessere Arbeitsteilung und eine verbesserte Wartung. Typischerweise handelt es sich bei einem Model View Controller um ein Entwurfs- und Architekturmuster, mit dem sichergestellt wird, dass die Modellierung der Domäne, die Präsentationsinformationen und die auf Benutzereingaben durchgeführten Aktionen lose gekoppelt sind und als separate Klassen verwaltet werden. Kurz gesagt, das Model View Controller-Muster lautet:
Das Modell repräsentiert die Daten und macht nichts anderes. Sie sind nicht vom Controller oder der Ansicht abhängig.
Die Ansicht zeigt die Replik der Daten an und sendet Benutzeraktionen (z. B. Tastenklicks) an den Controller. Die Ansicht kann:
- sowohl vom Modell als auch vom Controller unabhängig sein; oder
- eigentlich der Controller sein und daher vom Modell abhängen.
Der Controller stellt der Ansicht Modelldaten zur Verfügung und interpretiert Benutzeraktionen wie Klicks. Der Controller ist abhängig von der Ansicht und dem Modell. In einigen Fällen sind der Controller und die Ansicht dasselbe Objekt.
Was ist ein Modellportfolio?
Modellportfolios sind großartige Optionen für Anleger, die beim Investieren keinen Do-it-yourself-Ansatz verfolgen möchten. Bevor Sie jedoch Ihr hart verdientes Geld in ein Musterportfolio investieren, ist es wichtig zu verstehen, wie das Portfolio funktioniert. Daher ist ein Modellportfolio eine Sammlung von Vermögenswerten, die dem zugrunde liegenden Anleger gehören und kontinuierlich von professionellen Investmentmanagern verwaltet werden. Modellportfolios verwenden auch einen diversifizierten Anlageansatz, um ein bestimmtes Verhältnis von Rendite und Risiko oder ein bestimmtes Portfolioziel anzustreben.
So wählen Sie ein Modellportfolio aus
Wenn Sie der Meinung sind, dass ein Modellportfolio für Ihre Anlageziele sinnvoll ist, befolgen Sie diese wenigen Schritte, um das richtige Portfolio zu finden:
#1. Identifizieren Sie Ihre Ziele und Ihre Zeit
Es gibt eine Vielzahl von Modellportfolios, die unterschiedliche Strategien nutzen. Sie müssen also entscheiden, was Sie tun möchten. Die Nutzung des FINRA-Investoren-Wissensquiz ist ein guter Anfang.
#2. Vergleichen
Vergleichen Sie verschiedene Modellportfolios. Nutzen Sie Dienste wie Morningstar oder ValuEngine, um zu sehen, welche Portfolios verfügbar sind.
#3. Bewerten Sie frühere Leistungen, Gebühren und Regeln
Jeder Beispielfonds bietet eine Beschreibung oder ein Private Placement Memorandum (PPM) mit ausführlichen Leistungsdaten und anderen Informationen zu Gebühren und Regeln. Diese sind in der Regel auf der Website des Fondsmanagers oder Finanzberaters zugänglich.
#4. Folgen Sie dem Kommentar des Model Managers
Um zu sehen, was Ihr Modelmanager denkt, schlägt McFadden vor, seine öffentlichen Kommentare zu verfolgen. Auf diese Weise können Sie erkennen, welche Ansichten sie über den Markt haben und dass ihre Anlageüberzeugungen weiterhin mit Ihren eigenen übereinstimmen.
#5. Sprechen Sie mit Ihrem Finanzberater
Wenn Sie sich für ein Musterportfolio entscheiden, begleitet Sie Ihr Finanzberater beim Einstieg in den Fonds. Gemeinsam finden Sie das passende Portfolio für Ihre langfristigen finanziellen Ziele.
Warum nutzen Berater Modellportfolios?
Finanzberater nutzen Modelle, um einige Anlageverwaltungsaufgaben auszulagern und so Zeit zu gewinnen, sich auf andere Kundenbedürfnisse zu konzentrieren.
Bibliographie
- Finanzkontrolleur: Funktionen, Fähigkeiten, Gehalt, Qualifikationen (ausführlicher Leitfaden)
- MANAGEMENT ACCOUNTING: Ein umfassender Leitfaden für 2023 (aktualisiert)
- ERTRAGSMODELLE: Bedeutung, Praxisbeispiele, Typen (Ausführlicher Leitfaden)
- PROJEKTPORTFOLIO: Bedeutung, Erstellung, Software, Management & Manager
- ERTRAGSMODELL: Definition, Typen und Beispiele
- 17+ BESTE ONLINE-MARKETING- UND KARRIERE-KURSE ZUM LERNEN 2023
