Modelli di produzione in tempo reale: come si differenziano dai test di benchmark?

        
Cosa sono i modelli di produzione in tempo reale e i test di benchmark?
      
    I modelli di produzione in tempo reale sono modelli che consentono agli utenti di prendere i dati raccolti durante la produzione e di analizzare le capacità produttive attuali e di prevedere i risultati futuri della produzione. Si tratta di modelli destinati a ottimizzare la produzione e a valutare le prestazioni "prima del rilascio", ovvero di strumenti di previsione delle prestazioni. Sebbene i modelli di produzione assumano diverse forme, un metodo di modellazione della produzione che sta diventando sempre più popolare è quello degli algoritmi di apprendimento automatico. Gli algoritmi di apprendimento automatico creano modelli di produzione apprendendo dai dati passati e poi facendo valutazioni e previsioni sullo stato di produzione attuale alla luce delle lezioni apprese dai dati passati. 

Ai fini di questo articolo, verrà esplorato un modello di produzione esemplificativo: l'apprendimento automatico per l'analisi del testo. Questo tipo di modello di produzione di apprendimento automatico assume la forma di:

• Il processo di produzione: analisi di dati testuali, cioè di un articolo.
• Il prodotto di produzione/output: un riassunto sintetico della produzione più
  fatti importanti nell'articolo.
• Il modello di produzione: l'algoritmo di apprendimento automatico applicato al modello di produzione.
  articolo.

Questo modello di produzione apprende le informazioni rilevanti dagli articoli passati e poi le applica per riassumere i nuovi articoli. A differenza dei modelli di produzione in tempo reale, i test di benchmark vengono utilizzati per valutare retroattivamente il risultato finale della produzione. Vengono raccolti dati, sia sul processo di produzione che sul prodotto finale, e viene eseguita una serie di test standard utilizzando questi dati per determinare la qualità e le prestazioni del prodotto. I test di benchmark sono basati sulla concorrenza, con l'obiettivo di "battere" prodotti simili di altre aziende o di superare precedenti benchmark di prestazioni, e misurano le prestazioni "dopo il rilascio".

I test di benchmark comportano:

• Raccolta dei dati in momenti prestabiliti durante la produzione.
• Raccolta di dati ripetibili: gli stessi dati vengono raccolti per ogni produzione e prodotto.
• Esecuzione di una serie predefinita e standardizzata di test sui dati.
• Assegnare un punteggio al prodotto finale e confrontarlo con altri prodotti.

La differenza fondamentale tra i test di benchmark e i modelli di produzione è la differenza tra il chiedersi "come si è comportato il mio prodotto rispetto ad altri prodotti" e "come posso ottimizzare la mia produzione attuale per produrre il miglior prodotto possibile".

1. Esigenze di dati - Quali dati sono necessari per i modelli di produzione in tempo reale?

    
Un modello di produzione ben sviluppato e addestrato offre numerosi vantaggi; tuttavia, questi modelli possono essere altrettanto facilmente dannosi. Un modello mal sviluppato può potenzialmente produrre risultati fuorvianti, distorti o addirittura privi di senso. Il fattore decisivo per la qualità del modello di produzione è la qualità dei dati utilizzati per addestrarlo. Quando si produce un algoritmo di apprendimento automatico, la domanda principale è sempre: di quali e quanti dati ha bisogno il modello per addestrarsi adeguatamente?

Le esigenze di dati per l'analisi del testo possono essere suddivise in:

• Quali articoli sono necessari per la formazione in base all'applicazione, ad esempio articoli scientifici o giornali o blog?
• Quale contesto è necessario per il testo, cioè quali parole, combinazioni di parole e definizioni di parole all'interno dell'articolo sono le più rilevanti?
• Quanti articoli deve utilizzare l'algoritmo per l'addestramento?

In generale, un maggior numero di dati di addestramento è migliore e i dati devono essere il più possibile contestualizzati. Inoltre, i dati di addestramento devono corrispondere al caso d'uso corrente. Ad esempio, se il testo da analizzare è un post di un blog scientifico, i dati di addestramento per il modello di produzione dovrebbero includere sia articoli scientifici che post di blog correlati. Quanto più la distribuzione dei dati di addestramento corrisponde all'argomento del testo da analizzare, tanto migliori saranno le informazioni di sintesi.

2. Messa a punto dei dati - Come vengono raccolti i dati di addestramento per i modelli di produzione?

    Data tuning relates to how and what data is input into the benchmark test /

production model. This is straightforward for benchmark testing: determine the data to collect during production and how often to collect it. The data needs of the benchmark test are derived from the relative accuracy of previous benchmark tests.


Contrast this with production modeling, where machine learning algorithms are used to predict outputs during production. In this case, data tuning is finding the right data to collect to train the production model. For
text analysis, this involves:

• Selezione di un insieme sufficientemente ampio di articoli pertinenti.
• Providing a lexicon, or context, for the articles - the words, groups of words, and word definitions that convey the most relevant information.
• Imparare dagli articoli - iterare sull'insieme dei dati per scoprire quale sottoinsieme del lessico cattura la migliore sintesi delle informazioni.
• Applicazione del lessico a nuovi articoli: esecuzione del modello di produzione.

3. Squilibrio dei dati - Come selezionare i dati di addestramento corretti per i modelli di produzione in tempo reale?

    
La messa a punto del set di dati di addestramento per i modelli di produzione in tempo reale non è un compito banale. Non tutti i dati raccolti per l'addestramento saranno utili, e spesso è necessaria una selezione più bassa. I dati devono essere pertinenti al testo da sintetizzare, ma non così specifici da trovare un sottoinsieme limitato di informazioni rilevanti, ma nemmeno così vaghi da trovare troppe informazioni. Inoltre, ci sarà sempre uno squilibrio nei dati di addestramento. È improbabile trovare un insieme di dati di addestramento sufficientemente ampio e mirato a un caso d'uso specifico, quindi i dati di addestramento devono essere bilanciati tra gli argomenti per corrispondere al meglio alla distribuzione dell'argomento da studiare.

Durante la selezione dei dati di addestramento si possono incontrare diverse insidie, come ad esempio:

• La scelta di un insieme troppo ampio di articoli di input, che porta a sintesi troppo lunghe o troppo vaghe.
• La scelta di un insieme troppo ristretto di articoli di input, che porta a sintesi che mancano di informazioni chiave.
• La scelta di articoli di scarsa qualità, cioè di fonti basate su opinioni, porta a sintesi distorte.
• La scelta del lessico sbagliato da applicare agli articoli in ingresso, che porta a sintesi senza senso.

Trovare il giusto set di dati di addestramento non è un compito banale e richiederà compromessi sulla quantità di dati di addestramento, sulla rilevanza dei dati di addestramento e sul contesto ottimale.

4. Nuovi vocabolari - Come vengono applicati i dati sulla formazione nei diversi modelli di produzione?

    
Trovare il giusto set di addestramento e adattarlo a un determinato caso d'uso può essere un compito costoso e dispendioso in termini di tempo. Il costo associato allo sviluppo di set di addestramento fa nascere il desiderio di estendere i dati di addestramento a tutte le applicazioni. Idealmente, un modello di produzione addestrato su un insieme di articoli potrebbe essere esteso ad altre applicazioni. L'obiettivo è quello di raccogliere, organizzare e contestualizzare i dati di addestramento in modo da poterli applicare a più casi d'uso del modello di produzione.

Tuttavia, il nuovo modello di produzione non può comprendere il contesto del vecchio modello di produzione. Ogni nuova parola all'interno del lessico su cui il vecchio modello non è stato addestrato comporta una perdita di accuratezza. Pertanto, i modelli di produzione per l'analisi del testo devono essere riadattati, ossia ricevere un nuovo vocabolario su cui allenarsi. Ciò non significa, tuttavia, che i vecchi modelli di produzione siano completamente inapplicabili ai nuovi domini. Esistono diverse strategie per mitigare la perdita di accuratezza nei vari casi d'uso, tra cui:

• Suddivisione del lessico dei dati di addestramento in sottogruppi, come combinazioni di lettere specifiche o parole ad alta frequenza.
• Co-training: creazione del set di dati di addestramento con due contesti diversi per ogni articolo.
• Minimizzazione della perdita: determinare quale sottoinsieme di articoli addestrare il nuovo modello stimando quali articoli riducono la perdita complessiva di accuratezza.

5. Latenza temporale - Quanto tempo impiegano i modelli di produzione per funzionare?

    
Sebbene i modelli di produzione in tempo reale portino spesso il nome di "real-time", perché sfruttano i dati di produzione più aggiornati disponibili, in realtà possono funzionare su diverse scale temporali. In pratica, sono le diverse esigenze di dati a definire il tempo di esecuzione; ad esempio, un modello di produzione può essere progettato per analizzare le tendenze delle informazioni e quindi necessita di giorni di dati di addestramento. Tuttavia, una volta eseguito, questo modello di produzione può essere eseguito in pochi minuti per analizzare nuovi dati.

La latenza del tempo per l'analisi del testo è legata alle aspettative del modello:

• Quanto tempo occorre per addestrare il modello di produzione / quanti dati di addestramento devono essere raccolti?
• How often does the model need to predict performance - hourly, daily, weekly, etc.?
• Quanti dati verranno modellati, un breve blog, un articolo di giornale, un capitolo di libro, ecc?
• Quanto è necessaria l'interazione umana: con quale frequenza i risultati del modello vengono controllati per verificarne l'accuratezza e interpretati da un operatore umano?

La modellazione della produzione fornisce misure proattive, o predittive, delle prestazioni. Valutano le prestazioni "prima della curva" per determinare come creare un prodotto finale migliore. Nel caso dell'analisi del testo, i modelli di produzione prevedono quali informazioni contenute in un articolo di testo sono più rilevanti per una determinata applicazione. Una volta eseguiti i modelli di produzione e realizzato un prodotto, è possibile eseguire test di benchmark per valutare il valore del prodotto finale. I modelli di produzione offrono diversi vantaggi fondamentali, quali:

• Riduzione dei costi di produzione grazie all'ottimizzazione dei metodi di produzione durante la produzione.
• Riduzione delle distorsioni nei risultati grazie alla minore interazione dell'operatore umano con i dati.
• Miglioramento dell'accuratezza nel tempo, grazie alla compilazione di un maggior numero di dati di addestramento durante la produzione.
• Maggiore agilità, poiché le modifiche alla produzione possono essere apportate in tempo reale.

Con il progressivo perfezionamento degli algoritmi di apprendimento automatico, la modellazione della produzione diventerà uno strumento non solo vantaggioso, ma vitale per la produzione. Pertanto, l'adozione precoce della modellazione della produzione è a basso rischio con il potenziale di ricompense molto elevate e i modelli di produzione svolgeranno un ruolo cruciale nel plasmare le modalità di produzione in futuro.

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