モデルを使用すると、ユーザーは、その状況で問題を解決したり質問に答えたりする目的で、現実の問題を口述することができます。 言い換えれば、状況を操作してさまざまな入力の結果を分析する手段を提供します。 これは、変化する一連の仮定に従うことによって行われます。 まあ、これは氷山の一角にすぎません。 機械学習のモデル ポートフォリオ、モデル ビュー コントローラー、自動車モデルについて知っておくべきことをすべて説明しますので、ご期待ください。
モデルとは？
システムまたはプロセスのモデルは、方法やプロセスがどのように機能するか、または機能する可能性があるかを理解するのに役立つ理論的な説明です。 モデルは、研究者が従属変数の変動を説明するために使用する XNUMX つ以上の独立変数とその予測された相互作用の集合です。 さまざまな形、サイズ、スタイルがあります。 したがって、モデルは現実世界ではなく、現実世界のシステムをよりよく理解するために人間が構築したものにすぎないことを指摘することが重要です。 通常、すべてのモデルには、情報入力、情報プロセッサ、および期待される結果の出力が備わっています。
モデルは、一連のデータから誘導される命令を示すアルゴリズムであり、確率的評価に基づいて予測を行ったり、推奨したり、アクションを処方したりするために使用されます。 さらに、アルゴリズムを使用して、出力との関係を形成するデータ内のパターンを特定します。 モデルは、壊滅的な気象現象や病院で差し迫った死の危険にさらされている人など、人間よりも正確に物事を事前に予測できます。
4種類のモデルとは何ですか？
これらはそれぞれ、物理モデル、図式モデル、言語モデル、数学モデルという XNUMX つの主要カテゴリの全体的な分類内に収まります。
機械学習におけるモデルとは
今日の IT の世界は、機械学習と人工知能にますます適応しています。 その結果、人間の介入を介さずに機械やコンピューターに反復的な作業に関する意思決定を行わせることの利点を認識する業界が増えており、それによって人々はより重要なタスクに専念できるようになりました。 したがって、機械学習モデルは、ラベル付きデータ、ラベルなしデータ、または混合データのいずれかを使用してトレーニングされた機械学習アルゴリズムから作成されます。
また、さまざまな機械学習アルゴリズムが分類や予測モデリングなどのさまざまな目標に適合するため、データ サイエンティストはさまざまなモデルの基礎としてさまざまなアルゴリズムを使用します。 データが特定のアルゴリズムに導入されると、特定のタスクをより適切に管理できるようにデータが変更され、機械学習モデルになります。 たとえば、自然言語処理では、機械学習モデルは、これまで聞いたことのない文や単語の組み合わせの背後にある意図を解釈し、正しく認識できます。
モデルと例とは何ですか?
船、建物などの既存のオブジェクトを一定の縮尺で作成した小さなコピーまたは模造品。 ウェブスターの新世界。 何かの準備的な表現は、最終的な (通常はより大きな) オブジェクトを構築するための計画として機能します。
機械学習モデルを使用する場合
優れた機械学習モデルには、次のような共通の特性があることがよくあります。
- 自動化したい決定や評価が繰り返されるため、一貫した結果が必要です。
- 決定の背後にある解決策や基準を明確に説明することは困難または不可能です。
- データにラベルを付けたり、状況を説明して正しい結果にマッピングしたりできる既存の例を用意しました。
機械学習モデルの種類
機械学習の分類が多数存在するのと同様に、機械学習モデルにも多くのバージョンがあります。 もちろん、機械学習モデルの正確な数や内訳について誰もが同意しているわけではありません。
#1. 教師あり学習
教師あり学習は、理解するのに最も単純な機械学習モデルであり、入力データはトレーニング データと呼ばれ、出力として既知のラベルまたは結果を持ちます。 つまり、入力と出力のペアの原理に基づいて機能します。 また、トレーニング データ セットを使用してトレーニングできる関数を作成し、それを未知のデータに適用して予測を行う必要もあります。 教師あり学習はタスクベースであり、ラベル付きデータセットでテストされます。
#2. 教師なし学習
教師なし機械学習モデルは、教師あり学習とは逆の学習プロセスを実装します。つまり、ラベルなしのトレーニング データセットからの学習が可能になります。 ラベルのないデータセットに基づいて、モデルは出力を予測します。 教師なし学習を使用すると、モデルは教師なしでデータセットから隠れたパターンを自ら学習します。
#3. 半教師あり学習
半教師あり学習では、ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせてアルゴリズムをトレーニングします。 このプロセスでは、アルゴリズムはまず少量のラベル付きデータでトレーニングされてから、大量のラベルなしデータでトレーニングされます。
機械学習モデルを構築する方法
優れた機械学習モデルを構築するには、いくつかの手順があります。
#1. ビジネス上の問題と成功のきっかけを理解する
問題を解決するには、その前に問題を理解する必要があります。 この理解には、プロジェクト所有者と協力して要件と目的を確立することが含まれます。 次に、ビジネス目標のどの部分に機械学習ソリューションが必要なのか、また成功したかどうかをどのように判断するかを考えます。
#2. データを理解し、識別します。
機械学習モデルは、クリーンで豊富なトレーニング データに依存して学習します。 どのような種類のデータが必要か、そしてそれがプロジェクトにとって十分な形式であるかどうかを判断します。 これは、データがどこから来たのか、必要な量とその状態を確立するのに役立つからです。 さらに、機械学習モデルがリアルタイム データをどのように処理するか、また処理するかどうかを理解する必要があります。
#3. データの収集と準備
データ ソースがわかったので、データを機械学習トレーニングに適したものに処理する必要があります。 ただし、このプロセスには、多くのソースからのデータの収集、標準化、不正確な情報の検索と置換、重複情報や無関係な情報の削除、データのトレーニング、テスト、および検証セットへの分割が含まれます。
#4. モデルをトレーニングする
ここからが楽しい部分です。 収集および処理した高品質のデータから学習するようにモデルをトレーニングする必要があります。 このステップには、手法の選択、トレーニング、アルゴリズムの選択、モデルの最適化が含まれます。 オプションについては、上記の機械学習モデルのタイプを参照してください。
#5. モデルのパフォーマンスを評価し、標準を設定する
ただし、このステップはアプリケーション開発の品質保証の側面に似ています。 確立された要件と指標に照らしてモデルのパフォーマンスを評価する必要があります。これにより、モデルが現実の世界でどの程度うまく機能すると期待できるかが決まります。
#6. モデルを試して期待通りに動作することを確認する
このステップは、モデルの運用化とも呼ばれます。 次に、パフォーマンスを継続的に測定および監視できる方法でデプロイします。 クラウド環境はこれに最適です。 次に、モデルの今後の反復を測定するために使用できる標準を開発します。 次に、モデルのさまざまな側面を継続的に反復して、全体的なパフォーマンスを向上させます。
＃7。 モデルの調整と繰り返しを続ける
モデルを監視し、改善し続けます。 結局のところ、テクノロジーは進歩して変化し、ビジネス要件は進化し、現実世界では時には物事が困難になることがあります。 これらの要因のいずれかが、新しい要件を意味する可能性があります。 したがって、モデルの精度とパフォーマンスを向上させ続けてください。 機械学習モデルをモバイル アプリとして考えてください。 アプリケーションには常に調整、更新、改善が必要です。 同じことが機械学習モデルにも当てはまります。
モデルカーとは
さまざまな車種について詳しく調べ、どの車種が自分に最適かを検討するための最良の方法の XNUMX つは、オンラインでカー コンフィギュレーターを見つけることです。 したがって、ほとんどのメーカーは、Web サイトにアクセスして、ラインナップから車を選択し、選択した車を「構築」する機能を提供しています。 ただし、お好みのパターンを選択することができ、コンフィギュレーターが利用可能な各トリム レベルとその提供内容について説明します。
車種とは、メーカーのラインナップ内の特定の車に付けられた名前です。 これは、さまざまなモデルがテクノロジー、コンポーネント、基礎、スタイルや外観によって区別できるためです。 さらに、多くの高級車メーカーは、一連の数字と文字でモデルを指定しています。 メルセデス・ベンツ、BMW、アウディなどのドイツのメーカーは、これを行うことで、またモデルを区別しようとするメーカーとして有名です。
車種を選択する際に考慮すべき要素
車の購入は非常に高価なものであるため、車のモデルの選択はおそらく最も重要な決定の XNUMX つです。 車の購入プロセスは、準備ができていないと長くて不快なものになる可能性があります。 幸いなことに、車の購入前および購入プロセス中に考慮すべき事項のリストがあります。
- 品質
- 所有コスト
- 信頼性の向上
- 価格
- 特徴
- 再販価値
- メンテナンス
- 車のブランド
モデルビューコントローラーとは
モデル ビュー コントローラーは、アプリケーション内のオブジェクトにモデル、ビュー、コントローラーの XNUMX つの役割のいずれかを割り当てるソフトウェア設計のパターンです。 パターンは、アプリケーション内でオブジェクトが果たす役割だけでなく、オブジェクトが相互に通信する方法も定義します。 ソフトウェアのビジネス ロジックと表示の分離を強調します。
この「関心事の分離」により、分業が改善され、メンテナンスが改善されます。 通常、モデル ビュー コントローラーは、ドメインのモデリング、プレゼンテーション情報、およびユーザー入力に基づいて実行されるアクションが疎結合され、別個のクラスとして維持されるようにするために使用される設計およびアーキテクチャ パターンです。 モデル ビュー コントローラー パターンを簡単に言うと、次のようになります。
モデルはデータを表すだけで、他には何も行いません。 コントローラーやビューには依存しません。
ビューはデータのレプリカを表示し、ユーザーのアクション (ボタンのクリックなど) をコントローラーに送信します。 ビューでは次のことができます。
- モデルとコントローラーの両方から独立していること。 また
- 実際にはコントローラーであるため、モデルに依存します。
コントローラーはモデル データをビューに提供し、クリックなどのユーザー アクションを解釈します。 コントローラーはビューとモデルによって異なります。 場合によっては、コントローラーとビューが同じオブジェクトであることがあります。
モデルポートフォリオとは
モデル ポートフォリオは、投資に DIY アプローチを取りたくない投資家にとって優れた選択肢です。 ただし、苦労して稼いだ資金をモデル ポートフォリオに投資する前に、ポートフォリオがどのように機能するかを理解することが重要です。 したがって、モデルポートフォリオは、基礎となる投資家が所有し、プロの投資マネージャーによって継続的に管理される資産のコレクションです。 モデル ポートフォリオでは、特定のリターンとリスクのバランス、またはポートフォリオの目標を目標とする分散投資アプローチも採用されています。
モデルポートフォリオの選択方法
モデル ポートフォリオが投資目標に適していると思われる場合は、次のいくつかの手順を適用して適切なポートフォリオを見つけてください。
#1. 目標と時間を特定する
さまざまな戦略を利用するさまざまなモデル ポートフォリオがあるため、何を行うかを決定する必要があります。 FINRA 投資家知識クイズを使用することから始めるのが良いでしょう。
#2. 比較
さまざまなモデルのポートフォリオを比較します。 Morningstar や ValuEngine などのサービスを使用して、利用可能なポートフォリオを確認してください。
#3. 過去の実績、料金、ルールを評価する
各サンプルファンドには、手数料やルールに関する広範なパフォーマンスデータやその他の情報を記載した説明書または私募覚書（PPM）が提供されています。 これらは通常、ファンド マネージャーまたはファイナンシャル アドバイザーの Web サイトからアクセスできます。
#4. モデルマネージャーの解説に従ってください
モデルマネージャーが何を考えているかを知るために、マクファデン氏は彼らのパブリックコメントを追跡することを提案しています。 そうすることで、市場に関する彼らの視点がわかり、彼らの投資信念が自分のものと一致し続けることがわかります。
#5. ファイナンシャルアドバイザーに相談してください
モデル ポートフォリオを選択した場合は、ファイナンシャル アドバイザーがファンドの取り扱いを開始します。 一緒に、長期的な財務目標に適したポートフォリオを見つけることができます。
アドバイザーはなぜモデル ポートフォリオを使用するのでしょうか?
ファイナンシャル アドバイザーはモデルを使用して投資管理業務の一部をアウトソーシングし、時間を確保して他の顧客のニーズに集中することができます。
参考文献
