{"id":2021,"date":"2019-08-26T12:56:18","date_gmt":"2019-08-26T17:56:18","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2021"},"modified":"2024-05-20T07:38:40","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:40","slug":"modelli-di-produzione-in-tempo-reale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/it\/real-time-production-models\/","title":{"rendered":"Modelli di produzione in tempo reale: come si differenziano dai test di benchmark?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Allinea la tabella dei contenuti\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/real-time-production-models\/#Real-time_production_models_%E2%80%93_How_do_they_differ_from_benchmark_tests\" >Modelli di produzione in tempo reale: come si differenziano dai test di benchmark?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/real-time-production-models\/#What_are_Real-Time_Production_Models_and_Benchmark_Tests\" >Cosa sono i modelli di produzione in tempo reale e i test di benchmark?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/real-time-production-models\/#1_Data_Needs_%E2%80%93_What_Data_Is_Required_for_Real-Time_Production_Models\" >1. Esigenze di dati - Quali dati sono necessari per i modelli di produzione in tempo reale?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/real-time-production-models\/#2_Data_Tuning_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Collected_for_Production_Models\" >2. Messa a punto dei dati - Come vengono raccolti i dati di addestramento per i modelli di produzione?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/real-time-production-models\/#3_Data_Imbalance_%E2%80%93_How_Can_the_Right_Training_Data_be_Selected_for_Real-Time_Production_Models\" >3. Squilibrio dei dati - Come selezionare i dati di addestramento corretti per i modelli di produzione in tempo reale?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/real-time-production-models\/#4_New_Vocabularies_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Applied_Across_Different_Production_Models\" >4. Nuovi vocabolari - Come vengono applicati i dati sulla formazione nei diversi modelli di produzione?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/it\/real-time-production-models\/#5_Time_Latency_%E2%80%93_How_Long_Do_Production_Models_Take_to_Run\" >5. Latenza temporale - Quanto tempo impiegano i modelli di produzione per funzionare?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Real-time_production_models_%E2%80%93_How_do_they_differ_from_benchmark_tests\"><\/span>Modelli di produzione in tempo reale: come si differenziano dai test di benchmark?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>        <h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_are_Real-Time_Production_Models_and_Benchmark_Tests\"><\/span>Cosa sono i modelli di produzione in tempo reale e i test di benchmark?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>      \n    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 capacit\u00e0 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 pi\u00f9 popolare \u00e8 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.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Ai fini di questo articolo, verr\u00e0 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:<\/p>\n<ul>\n<li>Il processo di produzione: analisi di dati testuali, cio\u00e8 di un articolo.<\/li>\n<li>Il prodotto di produzione\/output: un riassunto sintetico della produzione pi\u00f9<br \/>fatti importanti nell'articolo.<\/li>\n<li>Il modello di produzione: l'algoritmo di apprendimento automatico applicato al modello di produzione.<br \/>articolo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>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 qualit\u00e0 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\".<\/p>\n<p>I test di benchmark comportano:<\/p>\n<ul>\n<li>Raccolta dei dati in momenti prestabiliti durante la produzione.<\/li>\n<li>Raccolta di dati ripetibili: gli stessi dati vengono raccolti per ogni produzione e prodotto.<\/li>\n<li>Esecuzione di una serie predefinita e standardizzata di test sui dati.<\/li>\n<li>Assegnare un punteggio al prodotto finale e confrontarlo con altri prodotti.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La differenza fondamentale tra i test di benchmark e i modelli di produzione \u00e8 la differenza tra il chiedersi \"come si \u00e8 comportato il mio prodotto rispetto ad altri prodotti\" e \"come posso ottimizzare la mia produzione attuale per produrre il miglior prodotto possibile\".        <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Data_Needs_%E2%80%93_What_Data_Is_Required_for_Real-Time_Production_Models\"><\/span>1. Esigenze di dati - Quali dati sono necessari per i modelli di produzione in tempo reale?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Un modello di produzione ben sviluppato e addestrato offre numerosi vantaggi; tuttavia, questi modelli possono essere altrettanto facilmente dannosi. Un modello mal sviluppato pu\u00f2 potenzialmente produrre risultati fuorvianti, distorti o addirittura privi di senso. Il fattore decisivo per la qualit\u00e0 del modello di produzione \u00e8 la qualit\u00e0 dei dati utilizzati per addestrarlo. Quando si produce un algoritmo di apprendimento automatico, la domanda principale \u00e8 sempre: di quali e quanti dati ha bisogno il modello per addestrarsi adeguatamente?<br \/><br \/><\/code><\/pre>\n<p>Le esigenze di dati per l'analisi del testo possono essere suddivise in:<\/p>\n<ul>\n<li>Quali articoli sono necessari per la formazione in base all'applicazione, ad esempio articoli scientifici o giornali o blog?<\/li>\n<li>Quale contesto \u00e8 necessario per il testo, cio\u00e8 quali parole, combinazioni di parole e definizioni di parole all'interno dell'articolo sono le pi\u00f9 rilevanti?<\/li>\n<li>Quanti articoli deve utilizzare l'algoritmo per l'addestramento?<\/li>\n<\/ul>\n<p>In generale, un maggior numero di dati di addestramento \u00e8 migliore e i dati devono essere il pi\u00f9 possibile contestualizzati. Inoltre, i dati di addestramento devono corrispondere al caso d'uso corrente. Ad esempio, se il testo da analizzare \u00e8 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 pi\u00f9 la distribuzione dei dati di addestramento corrisponde all'argomento del testo da analizzare, tanto migliori saranno le informazioni di sintesi.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Data_Tuning_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Collected_for_Production_Models\"><\/span>2. Messa a punto dei dati - Come vengono raccolti i dati di addestramento per i modelli di produzione?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    La messa a punto dei dati si riferisce a come e quali dati vengono inseriti nel test di benchmark.<\/code><\/pre>\n<p>modello di produzione. Questo \u00e8 semplice per i test di benchmark: determinare i dati da raccogliere durante la produzione e la frequenza con cui raccoglierli. Il fabbisogno di dati del test di benchmark deriva dall'accuratezza relativa dei test di benchmark precedenti.<\/br><\/br><br \/>\nQuesto \u00e8 il caso della modellazione della produzione, in cui gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per prevedere i risultati durante la produzione. In questo caso, la messa a punto dei dati consiste nel trovare i dati giusti da raccogliere per addestrare il modello di produzione. Per<br \/>\nanalisi del testo, questo comporta:<\/p>\n<ul>\n<li>Selezione di un insieme sufficientemente ampio di articoli pertinenti.<\/li>\n<li>Fornire un lessico, o contesto, per gli articoli - le parole, i gruppi di parole e le definizioni delle parole che trasmettono le informazioni pi\u00f9 rilevanti.<\/li>\n<li>Imparare dagli articoli - iterare sull'insieme dei dati per scoprire quale sottoinsieme del lessico cattura la migliore sintesi delle informazioni.<\/li>\n<li>Applicazione del lessico a nuovi articoli: esecuzione del modello di produzione.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Data_Imbalance_%E2%80%93_How_Can_the_Right_Training_Data_be_Selected_for_Real-Time_Production_Models\"><\/span>3. Squilibrio dei dati - Come selezionare i dati di addestramento corretti per i modelli di produzione in tempo reale?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>La messa a punto del set di dati di addestramento per i modelli di produzione in tempo reale non \u00e8 un compito banale. Non tutti i dati raccolti per l'addestramento saranno utili, e spesso \u00e8 necessaria una selezione pi\u00f9 bassa. I dati devono essere pertinenti al testo da sintetizzare, ma non cos\u00ec specifici da trovare un sottoinsieme limitato di informazioni rilevanti, ma nemmeno cos\u00ec vaghi da trovare troppe informazioni. Inoltre, ci sar\u00e0 sempre uno squilibrio nei dati di addestramento. \u00c8 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.<\/code><\/pre>\n<p>Durante la selezione dei dati di addestramento si possono incontrare diverse insidie, come ad esempio:<\/p>\n<ul>\n<li>La scelta di un insieme troppo ampio di articoli di input, che porta a sintesi troppo lunghe o troppo vaghe.<\/li>\n<li>La scelta di un insieme troppo ristretto di articoli di input, che porta a sintesi che mancano di informazioni chiave.<\/li>\n<li>La scelta di articoli di scarsa qualit\u00e0, cio\u00e8 di fonti basate su opinioni, porta a sintesi distorte.<\/li>\n<li>La scelta del lessico sbagliato da applicare agli articoli in ingresso, che porta a sintesi senza senso.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Trovare il giusto set di dati di addestramento non \u00e8 un compito banale e richieder\u00e0 compromessi sulla quantit\u00e0 di dati di addestramento, sulla rilevanza dei dati di addestramento e sul contesto ottimale.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_New_Vocabularies_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Applied_Across_Different_Production_Models\"><\/span>4. Nuovi vocabolari - Come vengono applicati i dati sulla formazione nei diversi modelli di produzione?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Trovare il giusto set di addestramento e adattarlo a un determinato caso d'uso pu\u00f2 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 \u00e8 quello di raccogliere, organizzare e contestualizzare i dati di addestramento in modo da poterli applicare a pi\u00f9 casi d'uso del modello di produzione.<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p>Tuttavia, il nuovo modello di produzione non pu\u00f2 comprendere il contesto del vecchio modello di produzione. Ogni nuova parola all'interno del lessico su cui il vecchio modello non \u00e8 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. Ci\u00f2 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:<\/p>\n<ul>\n<li>Suddivisione del lessico dei dati di addestramento in sottogruppi, come combinazioni di lettere specifiche o parole ad alta frequenza.<\/li>\n<li>Co-training: creazione del set di dati di addestramento con due contesti diversi per ogni articolo.<\/li>\n<li>Minimizzazione della perdita: determinare quale sottoinsieme di articoli addestrare il nuovo modello stimando quali articoli riducono la perdita complessiva di accuratezza.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Time_Latency_%E2%80%93_How_Long_Do_Production_Models_Take_to_Run\"><\/span>5. Latenza temporale - Quanto tempo impiegano i modelli di produzione per funzionare?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Sebbene i modelli di produzione in tempo reale portino spesso il nome di \"real-time\", perch\u00e9 sfruttano i dati di produzione pi\u00f9 aggiornati disponibili, in realt\u00e0 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 pu\u00f2 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 pu\u00f2 essere eseguito in pochi minuti per analizzare nuovi dati.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>La latenza del tempo per l'analisi del testo \u00e8 legata alle aspettative del modello:<\/p>\n<ul>\n<li>Quanto tempo occorre per addestrare il modello di produzione \/ quanti dati di addestramento devono essere raccolti?<\/li>\n<li>Con quale frequenza il modello deve prevedere le prestazioni: ogni ora, ogni giorno, ogni settimana e cos\u00ec via?<\/li>\n<li>Quanti dati verranno modellati, un breve blog, un articolo di giornale, un capitolo di libro, ecc?<\/li>\n<li>Quanto \u00e8 necessaria l'interazione umana: con quale frequenza i risultati del modello vengono controllati per verificarne l'accuratezza e interpretati da un operatore umano?<\/li>\n<\/ul>\n<p>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 pi\u00f9 rilevanti per una determinata applicazione. Una volta eseguiti i modelli di produzione e realizzato un prodotto, \u00e8 possibile eseguire test di benchmark per valutare il valore del prodotto finale. I modelli di produzione offrono diversi vantaggi fondamentali, quali:<\/p>\n<ul>\n<li>Riduzione dei costi di produzione grazie all'ottimizzazione dei metodi di produzione durante la produzione.<\/li>\n<li>Riduzione delle distorsioni nei risultati grazie alla minore interazione dell'operatore umano con i dati.<\/li>\n<li>Miglioramento dell'accuratezza nel tempo, grazie alla compilazione di un maggior numero di dati di addestramento durante la produzione.<\/li>\n<li>Maggiore agilit\u00e0, poich\u00e9 le modifiche alla produzione possono essere apportate in tempo reale.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Con il progressivo perfezionamento degli algoritmi di apprendimento automatico, la modellazione della produzione diventer\u00e0 uno strumento non solo vantaggioso, ma vitale per la produzione. Pertanto, l'adozione precoce della modellazione della produzione \u00e8 a basso rischio con il potenziale di ricompense molto elevate e i modelli di produzione svolgeranno un ruolo cruciale nel plasmare le modalit\u00e0 di produzione in futuro.<\/p>\n<p><a style=\"color: #999999; text-decoration: underline;\" href=\"http:\/\/skimai.com\/it\/\">Per saperne di pi\u00f9 su Skim AI.<\/a><\/p>\n<pre><code>    <p style=\"text-align: center;\">Sistema di gestione della ricerca abilitato dall'intelligenza artificiale per la market-intelligence.<\/p>       \n        <a href=\"https:\/\/calendly.com\/gregg-skimai\/15min\/\">\n                    Consultazione gratuita\n                <\/a><\/code><\/pre>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Real-time production models &#8211; How do they differ from benchmark tests? What are Real-Time Production Models and Benchmark Tests? Real-time production models are models that enable users to take data collected during production and analyze both current production capabilities and predict future production outputs. 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