«`html
Машинное обучение для предсказательной модели
Машинное обучение помогает прогнозировать результаты на основе входных данных. Одна из главных проблем — это «адаптация к области», которая связана с различиями между обучением и применением моделей. Это особенно важно в таких областях, как финансы, здравоохранение и социальные науки, где условия данных часто меняются.
Проблемы предсказательной модели
Основная проблема заключается в изменении взаимосвязи между признаками (X) и целевыми результатами (Y), известной как сдвиги Y|X. Эти сдвиги могут возникать из-за отсутствия информации или переменных, которые варьируются в разных сценариях. Современные модели сталкиваются с трудностями, так как они основаны на фиксированных взаимосвязях, что ограничивает их адаптивность к новым данным.
Новые подходы и технологии
Традиционные методы, такие как градиентные деревья и нейронные сети, требуют пересмотра при применении к данным, которые значительно отличаются от обучающих. Новые большие языковые модели (LLMs) могут помочь улучшить производительность моделей в условиях изменения распределений данных.
Инновационная техника от исследователей
Исследователи из Колумбийского университета и Университета Цинхуа разработали метод, который использует LLM для решения проблем адаптации. Они преобразуют табличные данные в текстовый формат, который затем обрабатывается LLM. Эти текстовые представления преобразуются в числовые эмбеддинги, которые захватывают важную информацию о данных.
Преимущества метода
- Адаптивное моделирование: Эмбеддинги LLM улучшают адаптивность моделей, позволяя лучше справляться с сдвигами Y|X.
- Эффективность данных: Настройка с минимальным набором целевых образцов (всего 32 примера) значительно увеличивает производительность.
- Широкая применимость: Метод успешно адаптировался к различным сдвигам данных в трех наборах данных.
Результаты исследований
Метод был протестирован на трех реальных наборах данных. Результаты показали, что эмбеддинги LLM улучшили производительность в 85% случаев. Однако не всегда они превосходили методы на основе деревьев, что указывает на необходимость дальнейших исследований.
Заключение
Использование эмбеддингов LLM для предсказания табличных данных представляет собой значительный шаг вперед в адаптации моделей к изменяющимся условиям. Этот подход открывает новые возможности для создания более устойчивых предсказательных моделей, которые могут эффективно работать в различных условиях данных.
Как развивать вашу компанию с помощью ИИ
Чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, важно:
- Анализировать, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определить ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подобрать подходящее решение, начиная с небольших проектов.
- Расширять автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
